|
|
Automatická tvorba mapy terénu dronem
Kapsa, Jan ; Bambušek, Daniel (oponent) ; Beran, Vítězslav (vedoucí práce)
V této práci je vysvětleno, jak funguje mapování terénu pomocí dronu se zaměřením na mapování v reálném čase. Pozornost je věnována metodě image stitchingu, na základě níž jsou vytvořeny dvě řešení. K řešením je vyroben dataset, reprezentující různé situace, na které při mapování může nastat. Pomocí metod jsou vytvořeny mapy terénu, které jsou mezi sebou porovnány a vyhodnoceny.
|
|
|
Složení snímku prstu s viditelným krevním řečištěm.
Pekárek, Jakub ; Semerád, Lukáš (oponent) ; Rydlo, Štěpán (vedoucí práce)
Práce popisuje zpracování snímku prstu pro vytvoření kompozitního snímku s viditelným krevním řečištěm. Krevní řečiště je detekováno algoritmem Maximum Curvature. Následně bylo experimentováno s hledáním a spojování klíčových bodů pomocí algoritmů SIFT a ORB. Protože však algoritmy nepřinášely požadované výsledky, musí být klíčové body vyznačovány manuálně. Z nich je vytvořen odhad matice transformace. Pomocí odhadu matice transformace je spojena dvojice snímků. Tento cyklus přiřazení klíčových bodů a spojení snímků probíhá i pro nově vytvořené snímky. Po spojení posledních dvou snímků je výsledkem kompozitní snímek s viditelným krevním řečištěm. Tento kompozitní snímek může být dále využit pro verifikaci nebo identifikaci osob.
|
|
|
Pořizování vysoce kvalitních snímků rovinných povrchů chytrým telefonem
Masaryk, Adam ; Bartl, Vojtěch (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Cieľom tejto práce je vytvoriť mobilnú aplikáciu pre systém Android, ktorá užívateľom umožní vytvárať vysoko kvalitné fotografie rovinných predmetov. V aplikácii si užívateľ vytvorí viacero fotografií vybraného rovinného predmetu. Tieto fotografie sú následne zarovnané a potom spojené do jedného výsledného obrázku, pričom pri tomto spojení dochádza k odfiltrovaniu rôznych nedostatkov, ktoré sa môžu vo fotografiách nachádzať.
|
|
|
Lokalizace robota pomocí kamery
Heřman, Petr ; Španěl, Michal (oponent) ; Beran, Vítězslav (vedoucí práce)
Cílem této práce je návrh jednoduché lokalizační metody a její implementace pro robotický operační systém ROS. Tato metoda využívá monokulární kameru jako jediný senzor a odhaduje pozici v předem známé mapě. V rámci experimentů s prototypem jsou vyzkoušeny klíčové body typu SURF, SIFT a ORB.
|
|
|
Spojování a korekce fotografií
Trčka, Jan ; Bařina, David (oponent) ; Zemčík, Pavel (vedoucí práce)
Cílem této bakalářské práce je navrhnout a implementovat aplikaci pomocí knihovny OpenCV. Tato práce se zabývá problematikou korektního spojení více fotografií, pokouší se eliminovat vady, které vznikly při jejich pořizování, a které mohou vznikat při samotném procesu spojování fotografií ve výsledné panorama.
|
|
|
Detekční algoritmy pohybujících se objektů
Novotný, Josef ; Mikulka, Jan (oponent) ; Marcoň, Petr (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá metodami detekce pohybujících se objektů. Součástí práce je rešerše dostupných řešení a následná implementace na platformu Raspberry Pi s využitím knihovny OpenCV. Cílem práce je realizovat modul, který je schopný detekovat a rozpoznat pohybující se objekty na obloze. Požadované objekty je možné detekovat jak ve statickém, tak i dynamickém režimu. V teoretické části práce jsou metody děleny na detekci pohybu, objektů a rozpoznávání objektů. V praktické části byla pro detekci nežádoucích objektů zvolena metoda subtrakce pozadí a lokalizace významných bodů ORB, pro rozpoznávání naučených objektů pak kaskádní klasifikátor s Haarovými příznaky. V praktické části byly metody testovány na výpočetní náročnost a úspěšnost detekce. Výsledkem je realizace automatického detekčního zařízení, které umožňuje sledovat a rozlišit nežádoucí objekty na obloze.
|
|
|
Skládání obrazů a videosekvencí
Krym, David ; Seeman, Michal (oponent) ; Zemčík, Pavel (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá tvorbou panoramat z obrázků a snímků videosekvencí pořízených rotací kamery z jednoho místa. Zahrnuje návrh a implementaci aplikace se zaměřením na kvalitu a výkon. Využity jsou moderní techniky a algoritmy, jako je například SURF, ORB, metody k-nejbližších sousedů a vyrovnání svazku. Navržený nástroj zvládne automaticky skládat obrázky bez jakýchkoliv znalostí o scéně či kameře.
|
|
| |
|
|
Automatická klasifikace obrazů
Ševčík, Zdeněk ; Miklánek, Štěpán (oponent) ; Sikora, Pavel (vedoucí práce)
Cílem této práce je prozkoumat shlukovací algoritmy strojového učení bez učitele, které lze použít pro klasifikaci databáze obrazů podle podobnosti. Pro vybrané shlukovací algoritmy je sepsán teoretický základ. Pro zlepšení klasifikace použité databáze se diplomová práce zabývá různými metodami předzpracování obrazů. Těmito metodami jsou z obrazu extrahovány příznaky. Dále práce řeší implementaci metod předzpracování a praktickou aplikaci shlukovacích algoritmů. V praktické části je naprogramována aplikace v programovacím jazyce Python, která klasifikuje databázi obrazů do tříd podle podobnosti. Diplomová práce testuje všechny použité metody a ke konci práce je zpracována rešerše výsledků.
|
|
|
Detektory a deskriptory oblastí v obrazu
Žilka, Filip ; Petyovský, Petr (oponent) ; Horák, Karel (vedoucí práce)
Táto diplomová práca sa zaoberá významnou oblasťou počítačového videnia a to konkrétne detektormi a deskriptormi oblastí v obraze. Budú predstavené najjednoduchšie návrhy na detekciu významných bodov počnúc Moravcovým detektorom až po komplexné detektory ako napríklad MSER alebo FAST. Popis týchto významných bodov je cieľom deskriptorov oblastí. Rovnako tu bude uvedený postupný prehľad od počiatkov, za ktoré možno považovať SIFT až po najnovšie a najstabilnejšie deskriptory ako napríklad FREAK alebo ORB. Jadrom práce bude následné testovanie a porovnanie vybraných metód na zvolenej úlohe lokalizácie ŠPZ v obraze.
|
host ::
RSS.