|
|
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.
|
|
|
Robustní detekce projekčního plátna a promítaných slidů ve videu
Hanzel, Svätopluk ; Beran, Vítězslav (oponent) ; Szőke, Igor (vedoucí práce)
Hlavným cieľom tejto bakalárskej práce je implementácia robustného detektoru projekčného plátna, ktorý zároveň umožňuje synchronizáciu detekovaného slajdu z plátna s obrázkom z prezentácie pomocou rôznych techník, vrátane neurónových sietí, extrakcie a porovnávania kľúčových bodov, detekcie textu pomocou OCR a porovnávania textov, spoločne s analýzou týchto metód a ich porovnania s alternatívnymi riešeniami.
|
|
|
Detekce známých 3D objektů v obraze
Bordovský, Gabriel ; Veľas, Martin (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá detekcí známého 3D objektu v obraze a odhadem jeho pozice vůči kameře. Metoda využívá význačné body typu ORB a jejich pozici na povrchu obalového kvádru. Za pomoci řešení PnP problému je získána pozice objektu z 2D souřadnic bodu v detekovaném obrazu a 3D souřadnic onoho stejného bodu na obalovém kvádru. Tato práce rozšiřuje metodu detekce jednoduchých objektů tvaru kvádru, obsaženou v OpenCV knihovně, na detekci složitějších předmětů. Při testování bylo dosaženo 85% úspěšnosti detekce objektu a detekovaná pozice shodovala se skutečnou průměrně z 88%.
|
host ::
RSS.