|
|
Evaluation of image processing methods for flying object tracking using drone
Daniš, Stanislav ; Věchet, Stanislav (oponent) ; Krejsa, Jiří (vedoucí práce)
The bachelor thesis was focused on the evaluation of tracking algorithms contained in the OpenCV library against the motion blur effect. A dataset of videos was created with defined ranges of selected parameters that influenced the motion blur effect (speed, distance from the object, position of light and others). Each of the videos was processed using a tracking algorithm. From these results, findings on the effectiveness of each of the algorithms for a defined situation were formulated in the conclusion.
|
|
|
Raspberry Pi: programming by means of Matlab/Simulink
Dadej, Vincent ; Švarc, Ivan (oponent) ; Matoušek, Radomil (vedoucí práce)
The diploma thesis focuses on programming in the Matlab for the Raspberry Pi 3 platform. For the purpose of the presentation, there are two applications designed for Raspberry Pi that are using available hardware, camera and servos. The first application serves as colour object detecting and accurate tracking by using camera calibration. The second application serves as a face detection and recognition. These applications are implemented by modern methods and knowledge of computer vision. Tracking of the objects and face recognition are verified by an experiment that reveals the accuracy of the used methods.
|
|
|
Nalezení známého objektu v sérii digitálních snímků
Bednařík, Jan ; Hasmanda, Martin (oponent) ; Číka, Petr (vedoucí práce)
Práce se zabývá detekcí známého objektu v sérii digitálních snímků, detekce je prováděna dvěma způsoby. První způsob je založen na detekci hran a barev vzorového obrazu, který je vyhledáván v sérii snímků. V práci jsou vyzkoušeny metody detekce hran pomocí Gradientu i Laplaciánu, tedy pomocí první i druhé derivace. Vyzkoušeny byly převážně Sobelovy operátory a metoda Laplacián Gaussianu. Dále se práce zabývá metodami prahování a určením automatického prahu. U detekce barev jsou porovnány metody přímého porovnání barev pomocí poměru a násobení barvy v obraze a detekce objektu pomocí významné barvy. Druhá část práce se zabývá detekcí významných bodů pomocí upravené metody SURF, jejich porovnáváním a hledáním v sérii digitálních snímků.
|
|
|
Evaluation of image processing methods for flying object tracking using drone
Daniš, Stanislav ; Věchet, Stanislav (oponent) ; Krejsa, Jiří (vedoucí práce)
The bachelor thesis was focused on the evaluation of tracking algorithms contained in the OpenCV library against the motion blur effect. A dataset of videos was created with defined ranges of selected parameters that influenced the motion blur effect (speed, distance from the object, position of light and others). Each of the videos was processed using a tracking algorithm. From these results, findings on the effectiveness of each of the algorithms for a defined situation were formulated in the conclusion.
|
|
|
Raspberry Pi: programming by means of Matlab/Simulink
Dadej, Vincent ; Švarc, Ivan (oponent) ; Matoušek, Radomil (vedoucí práce)
The diploma thesis focuses on programming in the Matlab for the Raspberry Pi 3 platform. For the purpose of the presentation, there are two applications designed for Raspberry Pi that are using available hardware, camera and servos. The first application serves as colour object detecting and accurate tracking by using camera calibration. The second application serves as a face detection and recognition. These applications are implemented by modern methods and knowledge of computer vision. Tracking of the objects and face recognition are verified by an experiment that reveals the accuracy of the used methods.
|
|
|
Nalezení známého objektu v sérii digitálních snímků
Bednařík, Jan ; Hasmanda, Martin (oponent) ; Číka, Petr (vedoucí práce)
Práce se zabývá detekcí známého objektu v sérii digitálních snímků, detekce je prováděna dvěma způsoby. První způsob je založen na detekci hran a barev vzorového obrazu, který je vyhledáván v sérii snímků. V práci jsou vyzkoušeny metody detekce hran pomocí Gradientu i Laplaciánu, tedy pomocí první i druhé derivace. Vyzkoušeny byly převážně Sobelovy operátory a metoda Laplacián Gaussianu. Dále se práce zabývá metodami prahování a určením automatického prahu. U detekce barev jsou porovnány metody přímého porovnání barev pomocí poměru a násobení barvy v obraze a detekce objektu pomocí významné barvy. Druhá část práce se zabývá detekcí významných bodů pomocí upravené metody SURF, jejich porovnáváním a hledáním v sérii digitálních snímků.
|
host ::
RSS.