|
|
3D rekonstrukce pohybu lidského těla (MOCAP)
Černák, František ; Svoboda, Pavel (oponent) ; Šolony, Marek (vedoucí práce)
Tato práce řeší rozpoznávaní značek v obrazu, zachytávání pohybu a jeho následné převedení do 3D souřadnic a 3D rekonstrukci. Zvolený problém byl vyřešen sestavením stereo kamerového systému, detekci značek na pohybujícím se objektu a získáním polohy objektu v prostoru pomocí triangulace. V práci se podařilo dosáhnout úspěšnosti detekce značek na objektu 95% na blízkou vzdálenost a rekonstrukce pohybu do určité míry odpovídá skutečnosti. Hlavním zjištěním této práce je, že pomocí dvou obyčejných webových kamer je možné zrekonstruovat pohyby těla.
|
|
|
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.
|
|
|
3D reconstruction
Kluka, Daniel ; Honec, Peter (oponent) ; Richter, Miloslav (vedoucí práce)
The bachelor's thesis deals with the creation of algorithms for image processing of control machines. For successful scanning before creating an algorithm to correct the system that is during image processing. Development of algorithms running in the PyCharm development programming environment together with the Python programming language and the OpenCV library. The work is partly devoted to image processing in the Matlab development environment. The main goal is to study the possibilities of scanning control cameras and designing suitable mathematical devices before using a 3D shape.
|
|
|
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.
|
|
|
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.
|
|
|
Orientace kamery v reálném čase
Župka, Jiří ; Herout, Adam (oponent) ; Beran, Vítězslav (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá orientací kamery v reálném čase pomocí záběrů z jediné kamery. Offline metody jsou zde popsány a použity jako reference pro srovnání metod pracujících v reálném čase. Metody pracující v reálném čase MonoSlam a PTAM jsou zde popsány a porovnány. Dále jsou v práci nastíněny pokročilé postupy, na kterých je možné nadále pracovat.
|
|
|
Rekonstrukce 3D modelu ze dvou snímků jedné scény
Myška, Milan ; Minář, Jiří (oponent) ; Hasmanda, Martin (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá procesem rekonstrukce 3D scény pomocí dvou 2D snímků pořízených nekalibrovanými kamerami. První kapitola je zaměřena na matematickou teorii stojící za tímto procesem. V této kapitole je představena epipolární geometrie, metoda hledání významných bodů SURF, fundamentální matice, stereo rektifikace a stereo korespondence pomocí metody block-matching. Druhá kapitola práce toto téma popisuje praktičtěji a zároveň je v ní představen vlastní program psaný v jazyce C++.
|
|
|
Rekonstrukce 3D modelu ze dvou snímků jedné scény
Myška, Milan ; Minář, Jiří (oponent) ; Říha, Kamil (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá procesem rekonstrukce 3D scény pomocí dvou 2D snímků pořízených nekalibrovanými kamerami. První kapitola je zaměřena na matematickou teorii stojící za tímto procesem. V této kapitole je představena epipolární geometrie, metoda hledání významných bodů SURF, fundamentální a esenciální matice, projekční matice, proces stereo rektifikace a hledání stereo korespondencí. Druhá kapitola práce toto téma popisuje praktičtěji a zároveň je v ní představen vlastní program psaný v jazyce C++.
|
|
| |
|
|
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.
|
host ::
RSS.