|
|
Detekce ochranných pomůcek v obrazovém signálu
Burdík, Vojtěch ; Šmirg, Ondřej (oponent) ; Přinosil, Jiří (vedoucí práce)
Tato práce se věnuje poměrně novému počítačovému oboru – počítačovému vidění. Zaměřuje se na rozpoznávání osob, určení polohy a detekce barvy oděvu umístěné na osobě. Cílem práce je sestavit algoritmus, který bude schopen vyhledat osobu v obraze a podrobit jí testování barvy oděvu a přilby. Ke zpracování obrazu byly vyuţity funkce z knihovny OpenCV a z algoritmu byl sestaven program, který tento problém řeší. Výstupem programu je pak odpověď jakou barvu má na sobě osoba na určených místech a pokud se barva přilba a oděvu shodují, je osoba vyhodnocena jako správně oblečená. Výsledný program je poté rozebrán a části jeho kódu jsou podrobně popsány v této práci. Je zde vysvětleno, jak správně pouţít kaţdou funkci OpenCV pouţitou v programu a jaké jsou jejich výhody při pouţití pro zpracování obrazových informací.
|
|
|
Propojení knihovny pro zpracování obrazu s jazykem Lua
Prymus, Jiří ; Dusíková, Hana (oponent) ; Petyovský, Petr (vedoucí práce)
Předmětem této diplomové práce je seznámení se s knihovnou OpenCV a s jejím přemostěním do skriptovacího jazyka Lua. Prvá část práce popisuje kurz počítačového vidění MPOV a základní matematické aparáty používané v tomto kurzu. Dále následuje popis knihovny OpenCV a její využití ve výše zmíněném kurzu. Třetí část se věnuje stručnému popisu programovacího skriptovacího jazyka Lua. Praktická část se zabývá přemostěním knihovny OpenCV do jazyka Lua pomocí Lua C API, vývoji podpůrných programů pro snazší kompilaci a distribuci binárních souborů. Program CMake byl použit jako multiplatformní generátor kompilačních projektů nutných pro různá vývojová prostředí a framework NSIS pro tvorbu instalátoru pro platformu MS Windows. Součástí práce je také generátor dokumentace implementovaný v Lua. V poslední části práce se věnuji testování knihovny LuaCV v praxi a následné analýze kritických připomínek ze strany studentů.
|
|
|
Gesturální rozhraní pro jednoduché ovládání počítače
Burdík, Vojtěch ; Beneš, Radek (oponent) ; Přinosil, Jiří (vedoucí práce)
Tato práce se věnuje poměrně novému počítačovému oboru – počítačovému vidění. Zaměřuje se na rozpoznávání objektů, určení polohy a reakci na určitý pohyb. Cílem práce je sestavit program, který bude schopný pomocí pohybu ruky ovládat počítač, reagovat na definované gesto provedené prsty nebo dlaní a vytvořit na něj určitou akci. Tohoto cíle má být dosaženo bez použití speciálních čidel nebo více kamer, pouze s jednou obyčejnou webkamerou. Ke zpracování obrazu byly využity funkce z knihovny OpenCV a byl sestaven program. Vyhodnocení funkcí je založeno na ověření funkčnosti v praxi, vyhodnocení rychlosti, přesnosti a kvalitě rozpoznání objektu. Poté bylo vytvořeno schéma, jak by mohl program pro gesturální ovládání počítače vypadat a následně byla provedena jeho realizace v podobě jednoduchého programu. Tento program je schopen rozeznat v obrazu objekt, v našem případě ruku, a pomocí vyhodnocení jejího pohybu ovládat kurzor myši na počítači s možností provedení simulace stisku levého tlačítka myši. Dále umožňuje skrolovat v dokumentech horizontálním i vertikálním směrem. Program je velice robustní a práce s ním je velice jednoduchá.
|
|
|
Detekce objektu pro průmyslového robota s využitím počítačového videní
Huber, Michal ; Škrabánek, Pavel (oponent) ; Parák, Roman (vedoucí práce)
Cílem této bakalářské práce je vytvoření řídícího programu pro zpracování obrazových dat z kamery. Úvodní část práce pojednává o současném stavu detekce objektů v průmyslových aplikacích, a také představuje vývojovou platformu Raspberry Pi a OpenCV knihovnu. Další kapitoly se pak zabývají přípravou Raspberry Pi, návrhem testovacích objektů, úpravou zachycených snímků a tvorbou samotného řídícího programu pro detekci správně vyrobené součásti. Závěr práce je věnován návrhu vizualizačního rozhraní, a především pak ověření funkčnosti vytvořeného řídícího programu.
|
|
|
Automatické třídění fotografií podle obsahu
Veľas, Martin ; Beran, Vítězslav (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá automatickou kategorizací fotografií podle obrazového obsahu. Cílem práce bylo vytvořit aplikaci, která je schopna s dostatečnou přesností a rychlostí tuto úlohu naplnit. Základní řešení obnáší detekci význačných bodů a extrakci lokálních příznaků, tvorbu vizuálního slovníku shlukováním metodou k-means a jeho reprezentaci pomocí k-dimenzionálního stromu. Fotografie je reprezentována pomocí histogramu početnosti výskytu vizuálních slov (bag of words). Úlohu vlastního klasifikátoru plní SVM (support vector machines). Dále je základní řešení obohaceno o dělení obrazu na části se samostatným zpracováním, využití barevných korelogramů pro doplňkový popis obrazu, extrakci lokálních příznaků v opponent color space a měkké přiřazení vizuálních slov k extrahovaným příznakovým vektorům. Závěr práce je věnován experimentům se zmíněnými technikami a vyhodnocování výsledků kategorizace při jejich použití.
|
|
|
Klasifikace a rozpoznávání patologických nálezů v obrazech sítnice oka
Macek, Ján ; Orság, Filip (oponent) ; Drahanský, Martin (vedoucí práce)
Diabetická retinopatia a vekom podmienená makulárna degenerácia patria v dnešnej dobe medzi dve najčastejšie ochorenia sietnice, ktoré môžu mať za následok čiastočnú alebo úplnu stratu zraku. Práve z tohto dôvodu je potrebné vytvárať nové prístupy, pomocou ktorých bude možné tieto ochorenia odhaliť a pacienta včasne varovať. Hlavným cieľom práce je navrhnutie a implementácia algoritmu pre klasifikáciu spomenutých ochorení na základe snímky sietnice oka. V prvej časti tejto práce sú bližšie popísané jednotlivé fázy ochorení a ich najčastejšie prejavy. Taktiež je v práci bližšie popísaná fundus kamera, ktorá slúži na zhotovovanie snímkov sietnice oka. V druhej časti práce je navrhnutý postup riešenia klasifikácie diabetickej retinopatie a vekom podmienenej makulárnej degenerácie. Zároveň sú tiež rozobrané algoritmické postupy pre manipuláciu s obrazom a detekciu útvarov na snímkach. V poslednej časti práce sa nachádzajú výsledky testovania a ich vyhodnotenie, pomocou ktorých je na konci zhodnotená úspešnosť navrhnutých a implementovaných postupov.
|
|
|
Rozšíření knihovny pro zpracování obrazu
Prymus, Jiří ; Babinec, Tomáš (oponent) ; Petyovský, Petr (vedoucí práce)
Předmětem této bakalářské práce je seznámení s knihovnou OpenCV a její implementace do skriptovacích jazyků Lua a Matlab. První část práce obsahuje popis knihovny OpenCV a její využití v kurzu Počítačového vidění. Druhá část se věnuje programovacímu jazyku Lua a předvedení jeho možností na konkrétních úlohách. Třetí část obsahuje popis realizace přemostění knihovny OpenCV do jazyka Lua a demonstruje jeho celkovou funkcionalitu. Poslední část pojednává o možnostech přemostění CVlib Mex pro prostředí Matlab. Součástí práce je také implementace velkého počtu OpenCV funkcí do jazyka Lua a mechanismů pro multiplatformní překlad celého projektu.
|
|
| |
|
|
Automatické třídění fotografií podle obsahu
Veľas, Martin ; Řezníček, Ivo (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá automatickou kategorizací fotografií podle obrazového obsahu. Cílem práce bylo experimentovat s pokročilými technikami reprezentace obrazu a vytvoření klasifikátoru, který je schopen zpracovat s dostatečnou přesnosí a rychlostí velkou sadu obrazových dat. Základní řešení s využitím vizuálních slovníků je obohaceno o dělení obrazu na části se samostatným zpracováním, využití barevných příznaků pro popis obrazu, měkké přiřazení vizuálních slov k extrahovaným příznakovým vektorům a využití segmentace při budování vizuálního slovníku. Pro dosažní efektivity klasifikátoru jsou využity lineární SVM s explicitním vložením dat. Závěr práce je věnován experimentům se zmíněnými technikami a vyhodnocování výsledků kategorizace při jejich použití.
|
|
|
Systém pro rozpoznávání 2D čárových kódů
Sedlář, Martin ; Richter, Miloslav (oponent) ; Petyovský, Petr (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá čtením 2D čárových kódů. Na začátku je uveden stručný přehled nejpoužívanějších čárových kódů. Dále se hlavně práce zabývá QR kódy. Vysvětlena je jejich struktura, složení a pravidla pro jejich tvorbu a čtení. Nastíněna je problematika uspořádání scény při jejich snímání. Popsán je algoritmus pro čtení QR kódů, který je psaný v jazyce C++ a využívá knihovnu OpenCV.
|
host ::
RSS.