|
|
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.
|
|
|
Rekonstrukce 3D scény z obrazových dat
Ambrož, Ondřej ; Řezníček, Ivo (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
V práci jsou popsány již existující systémy rekonstrukce scény a uvedeny teoretické základy nutné při rekonstrukci scény z obrazových dat. Je navržen systém pro rekonstrukci scény z videosekvence, který je dále implementován a hodnoceny jeho výsledky s možností další práce. Jsou využity a popsány knihovny OpenCV, ARToolKit a SIFT.
|
|
|
Sledování cíle v prostoru
Černín, Jan ; Horák, Karel (oponent) ; Janáková, Ilona (vedoucí práce)
Předmětem této bakalářské práce bylo naprogramovat algoritmus, který by byl schopen zpracovat obrazová data z připojené kamery. Program pracuje s daty v reálném čase a na základě vyhodnocené pozice objektu zajistí natočení polohovací hlavice tak, aby kamera sledovala vybraný cíl. Celý algoritmus implementuje metody sledování psané v programovacím jazyce C/C++ využívající funkcí knihovny OpenCV.
|
|
|
Detekce a korespondence významných bodů v obraze
Hasmanda, Martin ; Kohoutek, Michal (oponent) ; Říha, Kamil (vedoucí práce)
Hlavním cílem této bakalářské práce byly seznámit se základními technikami zpracování obrazu, převážně na detekci významných bodů ve snímcích jedné scény z více pohledů a stanovení vzájemné korespondence těchto bodů. Na úvod byly popsány základní principy pro pochopení počítačového vidění, jako jsou perspektivní projekce, popis modelu kamery a odvození základního vztahu pro geometrii dvou pohledů. Z detekčních metod byl představen nejznámější Harrisův detektor, který se často používá pro svou jednoduchost a SIFT detektor, který je navíc invariantní vůči změně měřítka. Harrisův detektor je popsán podrobně. V následujících kapitolách byly popsány základní principy pro nalezení korespondencí mezi významnými body. Pro tyto účely byl Podrobně popsán vztah mezi dvěma korespondujícími body ležících na dvou projekčních rovinách a jejich výpočet za pomocí matice Homografie. Přesněji byl odvozen pro jednoduchost vztah mezi kamerami se stejným středem promítání, jenž se používá např. v sestavení panoramat z více snímků. Poté byl zaveden princip epipolární geometrie a jejího matematického vyjádření v podobě fundamentální matice, s jejíž pomocí lze definovat vztah mezi dvěma nebo více projekčními rovinami a bodem v prostoru. Pro vyhledání prvotních korespondencí bylo použito technik porovnání na základě podobnosti za pomocí algoritmů SSD nebo NCC. Hlavním Algoritmem pro výpočet korespondencí byl podrobně popsaný pravděpodobnostní algoritmus RANSAC v základní podobě a dále upravený na MLESAC. Na závěr byl uveden popis jednoduché aplikace pro implementaci popsaných metod.
|
|
| |
|
|
Sledování pohybujících se objektů
Bradáč, František ; Gogol, František (oponent) ; Richter, Miloslav (vedoucí práce)
Předmětem této semestrální práce je nalezení a implementace metod pro detekci objektů v zorném poli kamery, zaznamenání jejich trajektorie a predikce jejich polohy. Vytvořené metody jsou kombinací několika přístupů k řešení problému. Nejprve se tvoří co nejpravděpodobnější model statické části pozorované scény, který je posléze použit pro detekci pohybujících se objektů. Sesouhlasení objektů je provedeno pomocí analýzy pohybu těchto objektů. K analýze pohybu je využita metoda optického toku. Predikce následující polohy objektů je prováděna pomocí Kalmanova filtru. Vytvořené metody jsou za vhodných podmínek schopny sledovat trajektorie pohyblivých objektů v zorném poli kamery a to i v případě, že se tyto objekty těsně míjejí, případně dojde k jejich kolizi. Metody jsou implementovány v jazyce C++ a jejich funkčnost je odzkoušena na pokusném vzorku s nasnímanou pohyblivou scénou.
|
|
|
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.
|
|
| |
|
|
Rekonstrukce 3D scény z obrazových dat
Ambrož, Ondřej ; Řezníček, Ivo (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
V práci jsou popsány již existující systémy rekonstrukce scény a uvedeny teoretické základy nutné při rekonstrukci scény z obrazových dat. Je navržen systém pro rekonstrukci scény z videosekvence, který je dále implementován a hodnoceny jeho výsledky s možností další práce. Jsou využity a popsány knihovny OpenCV, ARToolKit a SIFT.
|
|
|
Sledování cíle v prostoru
Černín, Jan ; Horák, Karel (oponent) ; Janáková, Ilona (vedoucí práce)
Předmětem této bakalářské práce bylo naprogramovat algoritmus, který by byl schopen zpracovat obrazová data z připojené kamery. Program pracuje s daty v reálném čase a na základě vyhodnocené pozice objektu zajistí natočení polohovací hlavice tak, aby kamera sledovala vybraný cíl. Celý algoritmus implementuje metody sledování psané v programovacím jazyce C/C++ využívající funkcí knihovny OpenCV.
|
host ::
RSS.