|
|
Automatická tvorba mapy terénu dronem
Kapsa, Jan ; Bambušek, Daniel (oponent) ; Beran, Vítězslav (vedoucí práce)
V této práci je vysvětleno, jak funguje mapování terénu pomocí dronu se zaměřením na mapování v reálném čase. Pozornost je věnována metodě image stitchingu, na základě níž jsou vytvořeny dvě řešení. K řešením je vyroben dataset, reprezentující různé situace, na které při mapování může nastat. Pomocí metod jsou vytvořeny mapy terénu, které jsou mezi sebou porovnány a vyhodnoceny.
|
|
|
Augmented Reality in Industrial Production and Maintenance
Kajan, Matej ; Janáková, Ilona (oponent) ; Horák, Karel (vedoucí práce)
This paper seeks to explore the possibility to utilize XR (extended reality) in industrial assembly. The aim is to implement a system, which is able to visually navigate the operator during the product assembly process by the means of object recognition and image augmentation. The first chapter presents the use-case of augmented reality in the industry. The next part consists of research on the topic of augmented and virtual reality devices and provides a brief comparison of the current state of the art. Afterwards, a methodology is presented for object recognition of an arbitrary object. The implementation is able to detect the object in real-time, is resilient to occlusion and contains the information about the object’s orientation.
|
|
|
Lokalizace mobilního robota v prostředí
Urban, Daniel ; Sochor, Jakub (oponent) ; Veľas, Martin (vedoucí práce)
Táto diplomová práca sa zaoberá problematikou lokalizácie mobilného robota v prostredí, na základe senzorických 2D a 3D dát a záznamov z minulosti. Práca je zameraná na detekciu robotom už navštívených miest. Implementovaný systém je vhodný k detekcii slučiek, k čomu využíva 3D Gestalt deskriptory. Výstupom systému sú odpovedajúce pozície, na ktorých sa už robot nachádzal. Funkčnosť systému bola testovaná a vyhodnotená na LiDAR-ových dátach.
|
|
|
3D model
Sládeček, Martin ; Petyovský, Petr (oponent) ; Richter, Miloslav (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá problematikou rekonstrukce trojrozměrné scény ze sekvence sníkmů záznamu z obyčejné kamery. První část práce popisuje principy vyžívané při řešení úlohy, druhá část popisuje algoritmus rekonstrukce a jeho implementaci v jazyce Python. Tento program je dále demonstrován na několika vybraných scénách. Závěr diskutuje o kvalitě vytvořených modelů, nedostatcích programu a možných vylepšeních.
|
|
|
Tvorba panoramatických fotografií
Dospiva, Filip ; Sochor, Jakub (oponent) ; Behúň, Kamil (vedoucí práce)
Tato práce obsahuje srovnání přístupů pro implementaci tvorby panoramatických fotografií. Jsou zde rozebrány dílčí kroky tvorby panoramat a metody přístupu, které jsou pro tyto kroky používané. Je zde vytvořen náhled nad jednotlivými metodami a sepisuje jejich výhody a nevýhody. Součástí je také srovnání těchto metod a zhodnocení jejich použitelnosti.
|
|
| |
|
|
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.
|
|
|
Pořizování vysoce kvalitních snímků rovinných povrchů chytrým telefonem
Šebela, Vít ; Hradiš, Michal (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Cílem této práce je navrhnout a vytvořit mobilní aplikaci pro platformu iOS, která umožní pořízení vysoce kvalitní fotografie rovinné plochy. Aplikace se tak může hodit do nejrůznějších případů užití, kde je za potřebí vysoká kvalita fotografie, ať už je to vyfotografování smlouvy, vzoru dřeva nebo obalu knihy. Hlavní stavební kámen aplikace je sejmutí sady snímků plochy, které se použijí k výpočtu výsledné fotografie pomocí vyvinutého algoritmu. Vlastní výpočet probíhá za pomocí knihovny OpenCV. K zarovnání pořízených snímků se používá homografie, kvalita výsledného obrázku je pak dosažena kombinací technik průměrování snímků, zvýšení rozlišení a rekonstrukcí detailů ve fotografii pomocí Lanczosovy interpolace a zaostření pomocí techniky Unsharp mask.
|
|
|
3D rekonstrukce z více pohledů kamer
Sládeček, Martin ; Klečka, Jan (oponent) ; Richter, Miloslav (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá rekonstrukcí trojrozměrného modelu statické scény z několika snímků. Předpokládá se při tom znalost intrinsických parametrů použitých kamer. V teoretické části jsou popsány základní principy jednotlivých kroků rekonstrukce. Dále jsou popsány různé možnosti implementace datového modelu vhodného pro tuto úlohu a jejich výhody i nevýhody. Praktická část se dále zabývá srovnáním různých metod filtrování nesprávně určených dvojic korespondujících klíčových bodů, implementací algoritmu polární stereo rektifikace a porovnáním různých způsobů výpočtu mapy disparity pomocí knihovny OpenCV. Na závěr jsou uvedeny a diskutovány ukázky zrekonstruovaných 3D modelů.
|
|
|
Rozpoznávání výrazu tváře u neznámých osob
Bartončík, Michal ; Babinec, Tomáš (oponent) ; Horák, Karel (vedoucí práce)
Tato práce popisuje jednotlivé části a fáze pro vyhledávání a rozpoznání výrazu tváře u neznámých osob. Jsou zde uvedeny i možná řešení a metody řešící jednotlivé fáze projektu. Moje diplomová práce je zaměřena na rozpoznávání výrazu tváře u neznámých osob. Pro tuto práci mi byla zapůjčena průmyslová videokamera, počítač a místo v laboratoři. Dále se seznámíme s barevnými prostory a jejich využitím. Z hlavních zastupitelů vybere ten nejvhodnější za pomoci využití programu MatLab a navrženého algoritmu. Po nalezení vhodného barevného prostoru vysegmentujeme barvu kůže v obrazu. Kůže obepíná ovšem celé tělo a tak je zapotřebí nalézt, na oddělených částech obrazu zastupující barvu kůže, hledaný obličej. Po nalezení obličeje je zapotřebí nalézt významné body pro identifikaci deformace obličeje a následného výrazu tváře. Definujeme zde i samotné svalové posuny při různých výrazech.
|
host ::
RSS.