|
| |
|
|
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.
|
|
|
Approximation surfaces for 3D data
Valachová, Alžbeta ; Novák, Jiří (oponent) ; Procházková, Jana (vedoucí práce)
This bachelor thesis is dealing with approximation surfaces for 3D data using methods such as RANSAC, least square method and B-spline surface. Its goal is to study and program these methods. First, the methods are described and then the actual programs are analysed. In the end of the thesis, we compare all three methods using data from 3D scanning. Through this effort we can assess their positives and negatives.
|
|
|
Deep Neural Networks for Landmark Detection on 3D Models
Kubík, Tibor ; Kodym, Oldřich (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Landmark detection is a frequent step during medical data analysis. More and more often, these data are represented in the form of 3D models. An example is a 3D intraoral scan of dentition. Deep neural networks are an appropriate way of detecting landmarks in images. In terms of 3D data, the processing comes with high memory requirements and computational time, which does not meet the needs of medical applications. In this work, I propose a method that eliminates this problem and detects landmarks on the surface of polygonal models of jaws. Different architectures of neural networks, all of which are based on the U-Net architecture, are used in this work. The multi-view approach transforms the task into a 2D domain, where the suggested networks detect landmarks by heatmap regression from several viewpoints. Using a consensus method, final estimates from multiple views are predicted in 3D space. This work introduces experiments with two consensus methods: a centroid of predictions and a geometric approach based on the RANSAC algorithm and least-squares fit. Experiments have shown that a combination of Attention U-Net, 100 viewpoints, and RANSAC consensus method, is able to detect landmarks with an error of 1.20 +- 1.81 mm, while 94.01% of landmarks is predicted with an error of less than 2 mm.
|
|
|
Identifikace 3D objektů pro robotické aplikace
Hujňák, Jaroslav ; Návrat, Aleš (oponent) ; Matoušek, Radomil (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá popisem přístupu robotického 3D vidění pro aplikaci bin picking. Práce se zaměřuje na identifikaci sfér v pointcloudech nasnímaných 3D skenerem a otestování nové metody založené na konformní geometrické algebře (CGA). Rychlost, přesnost a škálovatelnost této metody je porovnána s tradiční metodou založenou na deskriptorech. Testováním bylo prokázáno, že CGA dosahuje pro testované pointcloudy obdobné přesnosti jako metoda založená na deskriptorech, ale za významně kratší čas. Přístup pomocí metody CGA se jeví slibně pro budoucí použití v robotickém 3D vidění pro identifikaci a lokalizaci sfér.
|
|
|
Skládání snímků sítnice oka
Hladyuk, Vadym ; Semerád, Lukáš (oponent) ; Drahanský, Martin (vedoucí práce)
Cílem této práce je sestavení kompletního snímku sítnice, z několika dílčích snímků. Do této doby neexistuje způsob, jakým by bylo možné zachytit celou sítnici v jednom snímku, proto je důležité, se touto problematikou zabývat. Text představí a detailně popíše metody, algoritmy a knihovny, které byly použity k dosažení požadovaných výsledků. Na závěr textu jsou poté demonstrováný dosažené výsledky. Problém skládání snímků sítnice byl vyřešen extrakcí cév ve snímcích sítnice, vyhledáním klíčových bodů ve snímcích, nalezením společných klíčových bodů, vypočítáním transformační matice a transformací jednoho snímku na druhý. Výsledky celé práce byly také konzultovány s očním lékařem a na základě jeho doporučení byly navrženy další možné kroky, kterými by se práce mohla dále ubírat, které jsou rozebrány v textu. Text poskytne čtenáři znalosti o očním aparátu a také představí oblast barevných modelů, formátů snímků, algoritmů pro hledání klíčových bodů, transformace snímků, dále poskytne možný způsob jak poskládat snímky sítnice a navrhne možné vylepšení.
|
|
|
Detekce dopravních přestupků na křižovatkách
Karpíšek, Miroslav ; Bartl, Vojtěch (oponent) ; Špaňhel, Jakub (vedoucí práce)
Předložená bakalářská práce se zabývá navržením vhodného postupu pro detekci jízdy na červenou. V rámci teoretické části práce jsou popsány aktuální postupy využívané pro zpracování obrazu. Praktická část práce se zabývá vlastním návrhem programu pro automatickou detekci jízdních pruhů, sledování vozidel a určení aktuálního stavu semaforu. V práci jsou též diskutovány výsledky získané experimentováním s vytvořeným programem a diskutovány další možnosti jeho dalšího zlepšení.
|
|
|
Analýza vlastností stereokamery ZED ve venkovním prostředí
Svoboda, Ondřej ; Věchet, Stanislav (oponent) ; Krejsa, Jiří (vedoucí práce)
Tato diplomová práce je zaměřena na testování ZED kamery a SLAM mapování ve venkovním prostředí. Je zde porovnána funkčnost samotné vizuální odometrie ZEDfu, vyvíjena samotným výrobcem kamery, s běžně používanými metodami pro sledování trajektorie a to pomocí GPS nebo kolové odometrie. Dále se zde testuje SLAM mapování v RTAB-Map v závislosti na proměnných podmínkách prostředí a to za použití dvou metod BRISK a SIFT. Provedená analýza by měla sloužit pro pozdější aplikace ZED kamery v mobilní robotice.
|
|
|
Visual odometry for robotic vehicle Car4
Szente, Michal ; Krejsa, Jiří (oponent) ; Najman, Jan (vedoucí práce)
This thesis deals with algorithms of visual odometry and its application on the experimental vehicle Car4. The first part contains different researches in this area on which the solution process is based. Next chapters introduce theoretical design and ideas of monocular and stereo visual odometry algorithms. The third part deals with the implementation in the software MATLAB with the use of Image processing toolbox. After tests done and based on real data, the chosen algorithm is applied to the vehicle Car4 used in practical conditions of interior and exterior. The last part summarizes the results of the work and address the problems which are asociated with the application of visual obmetry algorithms.
|
|
|
Clustering mraku bodů
Mrkvička, Daniel ; Štarha, Pavel (oponent) ; Procházková, Jana (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá zpracováním mraku bodů. Zaměřuje se na detekci ploch v trojrozměrném prostoru. Popisuje především metody, které jsou používány k detekci rovin. Dále popisuje konkrétní implementaci jedné z těchto metod, metodu RANSAC, a zkoumá její praktické použití k detekci střech.
|
host ::
RSS.