|
|
Hledání objektů v obraze
Mišta, Petr ; Petyovský, Petr (oponent) ; Richter, Miloslav (vedoucí práce)
Detekce objektů na základě barvy nepatří mezi standardně používané metody počítačového vidění. Existuje mnoho metod zabývajících se detekcí významných bodů, ale barevná informace byla doposud opomíjena. Cílem této diplomové práce je navrhnout metodu detekce významných barevných oblastí obrazu a tyto oblasti sesouhlasit s oblastmi detekovanými v jiném obraze. Jsou rozebrány vlastnosti detektorů, potřebné pro určení vzájemné korespondence obrazů, definován pojem významnosti barvy, popsány základní barevné modely a jejich vlastnosti, a představen návrh metody založené na statisticky zpracovávaných datech. Algoritmy pro detekci barevných oblastí využívají barevných modelů RGB a HSV. Sesouhlasení oblastí detekovaných v různých obrazech je prováděno pomocí Kohonenovy neuronové sítě. Tu je možné jedním vstupním vektorem naučit a druhý podle ní klasifikovat. Pro odstranění chybných klasifikací je používána metoda RANSAC. Ve výsledku metoda může sloužit pro základní a rychlé určení korespondencí mezi obrazy, nebo ke zrychlení běžně používaných metod detekce významných bodů. Na konci práce jsou představeny programy demonstrující funkčnost a možnosti navržených metod. Navržené algoritmy byly vypracovány v systému MATLAB.
|
|
|
Object identification
Fábry, Tomáš ; Gogol, František (oponent) ; Richter, Miloslav (vedoucí práce)
Work describes creation and functionality of created program for object recognition. Program issue from snapshot from webcam and given sample of searched object. It recognize all objects on the snapshot and marks those similar to given sample with aberrations to it. Program is created as an aplication for windows with language C/C++. For comunication with webcam and displaying results a used functions from library OpenCV. In work is shown structure of program and arrangement of data. Next are decribed most important created functions and used OpenCV functions. With them there is explained used technqiues from object recognition field and image processing. Program enviroment and options are described.
|
|
|
Object identification
Fábry, Tomáš ; Gogol, František (oponent) ; Richter, Miloslav (vedoucí práce)
Work describes creation and functionality of created program for object recognition. Program issue from snapshot from webcam and given sample of searched object. It recognize all objects on the snapshot and marks those similar to given sample with aberrations to it. Program is created as an aplication for windows with language C/C++. For comunication with webcam and displaying results a used functions from library OpenCV. In work is shown structure of program and arrangement of data. Next are decribed most important created functions and used OpenCV functions. With them there is explained used technqiues from object recognition field and image processing. Program enviroment and options are described.
|
|
|
Hledání objektů v obraze
Mišta, Petr ; Petyovský, Petr (oponent) ; Richter, Miloslav (vedoucí práce)
Detekce objektů na základě barvy nepatří mezi standardně používané metody počítačového vidění. Existuje mnoho metod zabývajících se detekcí významných bodů, ale barevná informace byla doposud opomíjena. Cílem této diplomové práce je navrhnout metodu detekce významných barevných oblastí obrazu a tyto oblasti sesouhlasit s oblastmi detekovanými v jiném obraze. Jsou rozebrány vlastnosti detektorů, potřebné pro určení vzájemné korespondence obrazů, definován pojem významnosti barvy, popsány základní barevné modely a jejich vlastnosti, a představen návrh metody založené na statisticky zpracovávaných datech. Algoritmy pro detekci barevných oblastí využívají barevných modelů RGB a HSV. Sesouhlasení oblastí detekovaných v různých obrazech je prováděno pomocí Kohonenovy neuronové sítě. Tu je možné jedním vstupním vektorem naučit a druhý podle ní klasifikovat. Pro odstranění chybných klasifikací je používána metoda RANSAC. Ve výsledku metoda může sloužit pro základní a rychlé určení korespondencí mezi obrazy, nebo ke zrychlení běžně používaných metod detekce významných bodů. Na konci práce jsou představeny programy demonstrující funkčnost a možnosti navržených metod. Navržené algoritmy byly vypracovány v systému MATLAB.
|
host ::
RSS.