|
|
Detekce lidské postavy v obraze
Bednář, Luboš ; Mlích, Jozef (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá detekcí lidské postavy v obraze. Na úvod jsou zde popsány některé metody použitelné pro tento typ detekce. Z nich byla zvolena metoda histogramů orientovaných gradientů. Pro klasifikaci se používá SVM. Součástí této práce je také návrh a implementace jednoduchého detektoru.
|
|
|
Board Game User Interface with a Camera
Cihlářová, Dita ; Hradiš, Michal (oponent) ; Zemčík, Pavel (vedoucí práce)
The aim of this work is to create a system that would be able to substitute a real opponent in a board game Horse Races and Bets. The game is observed by a camera that transmits images to a computer. The image is then processed and game objects are identified. After that, the application can analyse a current status of the game and decide about the next move of the artificial player. The decision-making algorithm is able to react to every game situation and thus play the game to the end. The application can be used by players that like to play Horse Races and Bets, but currently do not have an opponent, and for demonstrating the possibilities of computer vision.
|
|
|
Sledování objektů kamerou
Psota, Michal ; Orság, Filip (oponent) ; Rozman, Jaroslav (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá teoretickým popisem, návrhem a implementací programu pro sledování barevných objektů pomocí robota. Při zpracování obrazu je použit wrapper knihovny OpenCV - EmguCV. Aplikace komunikuje s robotem a navádí jej tak, aby sledoval zadaný barevný objekt. Program je implementován v jazyce C#
|
|
|
Parkovací asistent
Mareček, David ; Dluhoš, Ondřej (oponent) ; Kubát, David (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá návrhem a realizací parkovacího asistenta. Seznamuje s typy senzorů pro měření vzdálenosti a možnostmi využití kamerového systému. Při realizaci je využíváno ultrazvukových senzorů, konkrétně dálkoměrů SRF08 a webových kamer. Také bylo navrženo a implementováno uživatelské rozhraní, které slučuje údaje z jednotlivých senzorů. Parkovací asistent obsahuje funkci pro detekci hran, zvukovou a grafickou signalizaci vzdálenosti spolu s možností automatického nočního režimu.
|
|
|
Forenzní optický komparátor otisků prstů
Dvořák, Marek ; Klubal, Ondřej (oponent) ; Drahanský, Martin (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá návrhem a tvorbou aplikace, která nahrazuje funkci forenzního optického komparátoru. Jsou zde popsány základní vlastnosti otisků prstů a jejich význačné body, které slouží k rozpoznávání osob. Práce s otisky prstů je velmi náchylná na kvalitu jejich obrazu. Kvůli tomu je zde popsán a implementován Gaborův filtr. Dále jsou zde popsány základní funkce pro práci s obrazem.
|
|
|
Houghova transformace pro detekci kružnic
Kazík, Martin ; Burget, Radim (oponent) ; Říha, Kamil (vedoucí práce)
Práce je zaměřena na implementaci algoritmu Houghovy transformace pro detekci kružnic. Algoritmus je implementován v jazyce C++ za použití volně dostupné knihovny OpenCv [5]. Jako implementační prostředí bylo zvoleno Microsoft Visual Studio 2008. V první kapitole je obecně popsána klasická Houghova transformace pro detekci přímek a kružnic. Dále práce obsahuje popis jednotlivých kroků algoritmu Houghovy transformace a popis funkcí OpenCv, které jsou v těchto krocích použity. Podrobně jsou popsány funkce pro převedení obrazu do stupňů šedi, vyhlazení obrazu Gaussovým filtrem a Cannyho hranový detektor pro nalezení hran ve vyhlazeném obraze. Efektivita a rychlost algoritmu je zvýšena zavedením funkce pro vyhledání potenciálních středů. Princip hledání potenciálních středů je založen na faktu, že přímka kolmá na sečnu kružnice a zároveň procházející středem sečny vždy prochází také středem kružnice samotné. Výsledky jednotlivých fází algoritmu (převedení do stupňů šedi, vyhlazení Gaussovým filtrem, detekce hran, vytvoření akumulátoru potenciálních středů a vykreslení kružnic) jsou prezentovány na ultrazvukovém snímku kolagenové tepenní náhrady. V druhé části práce je algoritmus Houghovy transformace využit pro detekci tepny ve snímcích videosekvence zachycené ultrazvukem. Je zde popsána automatizovaná metoda vyhodnocování úspěšnosti detekce tepny. Úspěšnost detekce je testována při změně důležitých parametrů algoritmu. Ze série testů jsou určeny ideální parametry algoritmu pro detekci tepny v dané videosekvenci.
|
|
| |
|
|
Časosběrné video
Kubiš, Matěj ; Beran, Vítězslav (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Tato práce zahrnuje tvorbu grafického uživatelského rozhraní pro správu sady fotografií, její navigaci a přehrávání a následný export do videoformátu. Studuje problematiku časosběrného videa a řeší implementaci algoritmů zabývajících se odstraňováním nežádoucích jevů vznikajících při jeho tvorbě. Konkrétně zpracovává interpolaci kolísavého jasu v sekvenci a stabilizaci snímků při fotografování bez stativu.
|
|
|
Zpracování obrazu v systému Android - odečet hodnoty elektroměru
Sliž, Jiří ; Klečka, Jan (oponent) ; Honec, Peter (vedoucí práce)
Cílem práce je návrh aplikace pro mobilní zařízení s operačním systémem Android. Tato aplikace umožní snímání obrazu pomocí kamery zařízení a zpracování obrazu s podporou knihovny OpenCV. Účelem této aplikace je automatické odečtení hodnoty počítadla analogového elektroměru. Text obsahuje popis těchto elektroměrů. Následuje charakteristika systému Android a na tuto část přímo navazuje návrh samotné aplikace. Dalším celkem je návrh algoritmů zpracování obrazu, jejich testování a implementace do připravené Android aplikace.
|
|
|
Měření výšky postavy v obraze
Olejár, Adam ; Přinosil, Jiří (oponent) ; Říha, Kamil (vedoucí práce)
Cieľom tejto práce bolo zhrnutie teórie nutnej pre úpravu, detekciu postavy a výpočet výšky detekovanej postavy v obraze. Následne boli tieto informácie aplikované pri implementáciu algoritmu. Prvá polovica práce teoreticky rozoberá skúmanú problematiku. Pojednáva o základných metódach predspracovania obrazu, rovinnej a projektívnej geometrie a ich transformácií. Popisuje skreslenie, ktoré do obrazu vnášajú nedokonalosti optických sústav kamier a možnosti jeho odstránenia. Následne vysvetľuje algoritmus HOG a opisuje samotnú metódu určenia výšky postavy. V Druhej polovici práce je zdokumentovaný vytvorený algoritmus spolu s jeho štatistickým vyhodnotením.
|
host ::
RSS.