Tato bakalářská práce se zabývá problematikou zpracování a rozpoznávání obrazu. V rámci ní byl vytvořen modulární systém s jednotlivými metodami z knihovny OpenCV v programovacím jazyce Python.
Vzhledem k tomu, že se systém skládá z velkého množství funkcí, tak byla pro přehlednost spojena teoretická a praktická část do jednotlivých podkapitol. V každé podkapitole je podrobněji popsána metoda, která je v systému použita, a je v ní uveden i obrázek po zavolání této metody. V úvodní části se nachází blokový diagram, který upřesní představu o struktuře systému.
Anotace v angličtině
This bachelor thesis deals with the issue of image processing and recogniti-on. Within it, the modular system with individual methods from the OpenCV libra-ry in the Python programming language was created.
Since that the system consists of a large number of functions, the theoretical and practical part was combined into individual subchapters for clarity. Each sub-chapter describes in more detail the method that is used in the system, and it also contains a picture after calling this method. In the introductory part, there is a block diagram, which will specify the idea of the structure of the system.
Klíčová slova
počítačové vidění, OpenCV, předzpracování a analýza digitálních obrazových dat, modulární systém, barevné prostory, geometrické transformace, jasové transfor-mace, filtrace šumu, hranové detektory, segmentace obrazu, binární morfologie, Houghova transformace, detekce a identifikace objektů
Klíčová slova v angličtině
computer vision, OpenCV, preprocessing and analysis of digital image data, modu-lar system, color spaces, geometric transformations, brightness transformations, noise filtering, edge detectors, image segmentation, binary morphology, Hough transform, object detection and identification
Rozsah průvodní práce
51 s. (52 204 znaků)
Jazyk
CZ
Anotace
Tato bakalářská práce se zabývá problematikou zpracování a rozpoznávání obrazu. V rámci ní byl vytvořen modulární systém s jednotlivými metodami z knihovny OpenCV v programovacím jazyce Python.
Vzhledem k tomu, že se systém skládá z velkého množství funkcí, tak byla pro přehlednost spojena teoretická a praktická část do jednotlivých podkapitol. V každé podkapitole je podrobněji popsána metoda, která je v systému použita, a je v ní uveden i obrázek po zavolání této metody. V úvodní části se nachází blokový diagram, který upřesní představu o struktuře systému.
Anotace v angličtině
This bachelor thesis deals with the issue of image processing and recogniti-on. Within it, the modular system with individual methods from the OpenCV libra-ry in the Python programming language was created.
Since that the system consists of a large number of functions, the theoretical and practical part was combined into individual subchapters for clarity. Each sub-chapter describes in more detail the method that is used in the system, and it also contains a picture after calling this method. In the introductory part, there is a block diagram, which will specify the idea of the structure of the system.
Klíčová slova
počítačové vidění, OpenCV, předzpracování a analýza digitálních obrazových dat, modulární systém, barevné prostory, geometrické transformace, jasové transfor-mace, filtrace šumu, hranové detektory, segmentace obrazu, binární morfologie, Houghova transformace, detekce a identifikace objektů
Klíčová slova v angličtině
computer vision, OpenCV, preprocessing and analysis of digital image data, modu-lar system, color spaces, geometric transformations, brightness transformations, noise filtering, edge detectors, image segmentation, binary morphology, Hough transform, object detection and identification
Zásady pro vypracování
Seznamte se s problematikou zpracování a rozpoznávání obrazu.
Navrhněte a realizujte systém (v Pythonu) pro poloautomatické zpracování a rozpoznávání obrazu.
Tento systém by měl obsahovat graficky přívětivé prostředí, ve kterém budou použity jednotlivé algoritmy pro zpracování a rozpoznávání obrazu z knihovny OpenCV.
Každý algoritmus bude realizována v rámci samostatného modulu. Moduly by mělo být možné propojovat do složitějších celků.
Celý systém musí být navržen tak, aby byl "otevřený", tj. aby se v budoucnu daly do programu přidávat nové moduly.
Zásady pro vypracování
Seznamte se s problematikou zpracování a rozpoznávání obrazu.
Navrhněte a realizujte systém (v Pythonu) pro poloautomatické zpracování a rozpoznávání obrazu.
Tento systém by měl obsahovat graficky přívětivé prostředí, ve kterém budou použity jednotlivé algoritmy pro zpracování a rozpoznávání obrazu z knihovny OpenCV.
Každý algoritmus bude realizována v rámci samostatného modulu. Moduly by mělo být možné propojovat do složitějších celků.
Celý systém musí být navržen tak, aby byl "otevřený", tj. aby se v budoucnu daly do programu přidávat nové moduly.
Seznam doporučené literatury
[1] ŠONKA, M., Hlaváč, V., Boyle, R.: Image processing, analysis, and machine vision. Fourth Edition. Australia: Cengage Learning, ISBN 978-1-133-59369-0, 2015.
[2] GONZALEZ, Rafael C. a Richard E. WOODS. Digital image processing. Global edition. New York: Pearson, ISBN 978-1-292-22304-9, 2017.
[3] HLAVÁČ, V., Sedláček, M.: Zpracování signálů a obrazů. 2. přeprac. vyd. Praha: ČVUT, 255 s. ISBN 978-80-01-03110-0, 2007.
Seznam doporučené literatury
[1] ŠONKA, M., Hlaváč, V., Boyle, R.: Image processing, analysis, and machine vision. Fourth Edition. Australia: Cengage Learning, ISBN 978-1-133-59369-0, 2015.
[2] GONZALEZ, Rafael C. a Richard E. WOODS. Digital image processing. Global edition. New York: Pearson, ISBN 978-1-292-22304-9, 2017.
[3] HLAVÁČ, V., Sedláček, M.: Zpracování signálů a obrazů. 2. přeprac. vyd. Praha: ČVUT, 255 s. ISBN 978-80-01-03110-0, 2007.
Přílohy volně vložené
CD
Přílohy vázané v práci
-
Převzato z knihovny
Ano
Plný text práce
Přílohy
Posudek(y) oponenta
Hodnocení vedoucího
Záznam průběhu obhajoby
Průběh obhajoby je zveřejněn pouze přihlášenému uživateli.