|
|
Automatic recognition of human hand gestures
Olejár, Adam ; Křupka, Aleš (oponent) ; Číka, Petr (vedoucí práce)
This bachelor thesis is aimed at realization application detecting hand in the video from a webcam. The first section describes the pre-processing options and object detectors based on different methods. Second part of the project talks about cross-platform Java language and useful libraries for project realization. The third section is a summary realization of the assignment.
|
|
|
Nalezení známého objektu v sérii digitálních snímků
Bednařík, Jan ; Hasmanda, Martin (oponent) ; Číka, Petr (vedoucí práce)
Práce se zabývá detekcí známého objektu v sérii digitálních snímků, detekce je prováděna dvěma způsoby. První způsob je založen na detekci hran a barev vzorového obrazu, který je vyhledáván v sérii snímků. V práci jsou vyzkoušeny metody detekce hran pomocí Gradientu i Laplaciánu, tedy pomocí první i druhé derivace. Vyzkoušeny byly převážně Sobelovy operátory a metoda Laplacián Gaussianu. Dále se práce zabývá metodami prahování a určením automatického prahu. U detekce barev jsou porovnány metody přímého porovnání barev pomocí poměru a násobení barvy v obraze a detekce objektu pomocí významné barvy. Druhá část práce se zabývá detekcí významných bodů pomocí upravené metody SURF, jejich porovnáváním a hledáním v sérii digitálních snímků.
|
|
|
Automatic recognition of human hand gestures
Olejár, Adam ; Křupka, Aleš (oponent) ; Číka, Petr (vedoucí práce)
This bachelor thesis is aimed at realization application detecting hand in the video from a webcam. The first section describes the pre-processing options and object detectors based on different methods. Second part of the project talks about cross-platform Java language and useful libraries for project realization. The third section is a summary realization of the assignment.
|
|
|
Nalezení známého objektu v sérii digitálních snímků
Bednařík, Jan ; Hasmanda, Martin (oponent) ; Číka, Petr (vedoucí práce)
Práce se zabývá detekcí známého objektu v sérii digitálních snímků, detekce je prováděna dvěma způsoby. První způsob je založen na detekci hran a barev vzorového obrazu, který je vyhledáván v sérii snímků. V práci jsou vyzkoušeny metody detekce hran pomocí Gradientu i Laplaciánu, tedy pomocí první i druhé derivace. Vyzkoušeny byly převážně Sobelovy operátory a metoda Laplacián Gaussianu. Dále se práce zabývá metodami prahování a určením automatického prahu. U detekce barev jsou porovnány metody přímého porovnání barev pomocí poměru a násobení barvy v obraze a detekce objektu pomocí významné barvy. Druhá část práce se zabývá detekcí významných bodů pomocí upravené metody SURF, jejich porovnáváním a hledáním v sérii digitálních snímků.
|
host ::
RSS.