|
|
Čtečka Braillova písma
Mezírka, Martin ; Šolony, Marek (oponent) ; Maršík, Lukáš (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá problematikou převodu naskenovaného Braillova dokumentu na text. Nejprve se zaměřuje na samotné Braillovo písmo a princip skenerů. Dále představuje návrh možného způsobu rozpoznávání Braillových dokumentů. Nakonec je umístěn popis implementace programu s přehledem použitých knihoven OpenCV a Qt frameworku. Závěr poskytuje přehled spolehlivosti použitého řešení a diskutuje další možná rozšíření programu.
|
|
|
Pokročilé metody detekce hran v obraze
Mezírka, Martin ; Bařina, David (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Cílem této práce je zjistit možnosti aplikování trénovatelného algoritmu detekce hran Structured forest for fast edge detection na extrakci informací z historických mapových podkladů a medicínských snímků. Pro práci byl vytvořen vlastní anotovaný dataset, na kterém byl otestován tento trénovatelný detektor. Structured forest v porovnáním s klasickými detektory dosahoval lepších výsledků na mapových podkladech. Úspěšnost nalezení hran kostních tkání byla u obou přístupů podobná. Následující zaměření práce je orientováno na porovnání různých stylů anotování obrázků, experimentování s datasetem, včetně určování parametrů a vyhodnocování úspěšností metod.
|
|
|
Čtečka Braillova písma
Mezírka, Martin ; Šolony, Marek (oponent) ; Maršík, Lukáš (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá problematikou převodu naskenovaného Braillova dokumentu na text. Nejprve se zaměřuje na samotné Braillovo písmo a princip skenerů. Dále představuje návrh možného způsobu rozpoznávání Braillových dokumentů. Nakonec je umístěn popis implementace programu s přehledem použitých knihoven OpenCV a Qt frameworku. Závěr poskytuje přehled spolehlivosti použitého řešení a diskutuje další možná rozšíření programu.
|
|
|
Pokročilé metody detekce hran v obraze
Mezírka, Martin ; Bařina, David (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Cílem této práce je zjistit možnosti aplikování trénovatelného algoritmu detekce hran Structured forest for fast edge detection na extrakci informací z historických mapových podkladů a medicínských snímků. Pro práci byl vytvořen vlastní anotovaný dataset, na kterém byl otestován tento trénovatelný detektor. Structured forest v porovnáním s klasickými detektory dosahoval lepších výsledků na mapových podkladech. Úspěšnost nalezení hran kostních tkání byla u obou přístupů podobná. Následující zaměření práce je orientováno na porovnání různých stylů anotování obrázků, experimentování s datasetem, včetně určování parametrů a vyhodnocování úspěšností metod.
|
host ::
RSS.