Strojove videni Martin Ruzek 21.10.2005. Obsah Uvod do strojoveho videni Motivace Metody Odkazy.

Slides:



Advertisements
Podobné prezentace
LOGISTICKÉ SYSTÉMY 14/15.
Advertisements

Počítačová grafika Nám umožňuje:
Počítačová grafika.
Rozpoznávání obrazu (Static Hand Gesture Recognition Software)
Databázové systémy Přednáška č. 3 Proces návrhu databáze.
Fraktálová komprese obrazu
Diskrétní matematika Opakování - příklady.
TVORBA WEBOVÝCH STRÁNEK
Algoritmy a struktury neuropočítačů ASN - P1 Prof.Ing. Jana Tučková,CSc. Katedra teorie.
MONITOR.
V. Řešení úloh v testech Scio z matematiky
MS Office PowerPoint 2007 Ing. Jaroslav Parma.
Téma: CorelDRAW - Textové objekty - 7. díl
Shlukovací algoritmy založené na vzorkování
Analýza informačního systému
Algoritmizace a základy programování
Monitory.
Segmentace prahováním - cvičení
Skener.
Biometrické Bezpečnostní Systémy Filip Orság Technologie rozpoznání mluvčího.
SYSTÉMY POČÍTAČOVÉHO VIDĚNÍ ROBOTŮ
Úvod do používání digitálního fotoaparátu
Vliv rotace Země na prostorové uspořádání (polohu) pixelu v násnímaných datech.
bitmapová (rastrová) grafika, vektorová grafika, výhody a nevýhody
Rudolf Pečinka, 4.C.  Obor informatiky používající počítače k:  Vytvoření umělých grafických objektů  Úpravě zobrazitelných a prostorových informací.
POČÍTAČOVÁ GRAFIKA VY_32_INOVACE_F3-03 AUTOR: Mgr. Vladimír Bartoš
Vendula Smékalová VŠLG
Celtx – správa multimediálního díla VY_32_INOVACE_Mul4r0115Mgr. Jiří Mlnařík.
R OVNICE A NEROVNICE Rovnice v podílovém tvaru VY_32_INOVACE_M1r0105 Mgr. Jakub Němec.
Ovládání počítače laserovým ukazovátkem Tomáš PokornýZávěrečná maturitní práce.
Grafika 8 Zpracování textů VY_32_INOVACE_7B8. Základní typy textů Odstavcový text Řetězcový text.
Autor:Jiří Gregor Předmět/vzdělávací oblast: Informační a komunikační technologie Tematická oblast:Práce se standardním aplikačním programovým vybavením.
Analýza infromačního systému. Matice afinity ISUD matice – Insert (vkládání dat) – Select (výběr dat) – Update (aktualizace dat) – Delete (vymazání dat)
Tomáš Veselý, Lukáš Ratkovský, Luboš Rauer.
Název školyIntegrovaná střední škola technická, Vysoké Mýto, Mládežnická 380 Číslo a název projektuCZ.1.07/1.5.00/ Inovace vzdělávacích metod EU.
Dohledová aplikace Nature Inspired Technologies Group (NIT) - Katedra kybernetiky Fakulta elektrotechnická ČVUT v Praze
2. změňte logo na pozadí předlohy snímku ze zelené bubliny na usměvavé sluníčko Procvičování prezentace 1. Klepnutím a přepisem vložte libovolný nadpis.
Komunikace s operátorem zásady realizace
Zpracování obrazu Počítače & grafika Přednáška č. 7 Autoři: David Škaroupka, Jiří Liška, Miroslav Cepl, Michal Pokorný, Ivo Bílek.
Řešení úloh v testech Scio z českého jazyka zadaných ve školním roce 2012/2013 pro 9. ročník (12. – 18. úloha) II. označení digitálního učebního materiálu:
K OMBINATORIKA, PRAVDĚPODOBNOST, STATISTIKA Úvod do statistiky VY_32_INOVACE_M4r0117 Mgr. Jakub Němec.
Základní škola národního umělce Petra Bezruče, Frýdek-Místek, tř. T. G. Masaryka 454 Projekt SIPVZ 2005.
Základní škola a mateřská škola Bzenec Číslo projektu: CZ.1.07/1.4.00/ Číslo a název šablony klíčové aktivity: III/2: využívání ICT – inovace Vypracoval/a:
Digitální fotoaparáty Název školyGymnázium Zlín - Lesní čtvrť Číslo projektuCZ.1.07/1.5.00/ Název projektuRozvoj žákovských kompetencí.
Analýza obrazu Přehled programů  Sigmaimage (Mocha)  NIH-image, NCSA-image, ImageJ  Lucia  Gelmanager, Gelcompare,
Plánování trajektorie pro bezpilotní letoun za účelem sledování pozemních objektů pomocí inerciálně stabilizované kamerové platformy Michal Kreč Vedoucí.
Tato prezentace byla vytvořena
Vstupně-výstupní porty
Elektrotechnická fakulta ČVUT KATEDRA KYBERNETIKY Vedoucí prof. Ing. Vladimír Mařík, DrSc. KATEDRA KYBERNETIKY ELEKTROTECHNICKÁ.
Název školyStřední odborná škola a Gymnázium Staré Město Číslo projektuCZ.1.07/1.5.00/ AutorIng. Ivana Brhelová Název šablonyIII/2.
Anti – Aliasing Ondřej Burkert atrey.karlin.mff.cuni.cz/~ondra/stranka.
Petr Junek Laboratoř DPZ, Katedra mapování a kartografie
Poznámky k testu Z uvedených otázek je vždy jedna odpověď správná.
Vyhledávání vzorů (template matching)
MASKS © 2004 Invitation to 3D vision. MASKS © 2004 Část 1 Přehled a úvod.
Obhajoba diplomové práce Sluneční záření a atmosféra
Vytvoření dokumentu bylo financováno ze zdrojů Evropského sociálního fondu a státního rozpočtu ČR. Registrační číslo projektu: CZ.1.07/1.1.32/ Počítačová.
Matematika 7.ročník ZŠ P r o c e n t a % IV. Základ Creation IP&RK.
Elektrotechnická fakulta ČVUT KATEDRA KYBERNETIKY Vedoucí prof. Ing. Vladimír Mařík, DrSc. KATEDRA KYBERNETIKY ELEKTROTECHNICKÁ.
Biometrická identifikace osob
Elektrotechnická fakulta ČVUT KATEDRA KYBERNETIKY Vedoucí prof. Ing. Vladimír Mařík, DrSc. KATEDRA KYBERNETIKY ELEKTROTECHNICKÁ.
Geografické informační systémy pojetí, definice, součásti
1 Fotogrammetrie - úvod Proč?? Co ?? Jak?? snímek mapa.
25. září 2012 Hotel Mlýn Vílanec Zpracování videozáznamů Metodika v anglickém jazyce reg. č. CZ.1.07/1.3.50/
Grafické systémy II. Ing. Tomáš Neumann Interní doktorand kat. 340 Vizualizace, tvorba animací.
1 Diplomová práce Sluneční záření a atmosféra Autor: Tomáš Miléř Vedoucí: Doc. RNDr. Petr Sládek, CSc. Oponent: RNDr. Jan Hollan BRNO 2007Katedra fyziky,
PC Vstupní periferie.
Počítačová grafika Zoner Callisto Efekty
Polarizace Proseminář z optiky
Algoritmizace a datové struktury (14ASD)
Transkript prezentace:

Strojove videni Martin Ruzek

Obsah Uvod do strojoveho videni Motivace Metody Odkazy

Uvod do strojoveho videni Strojove videni je automaticke odvozeni vlastnosti realneho sveta, ktery je tridimensionalni a muze byt dynamicky, pomoci jednoho nebo vice 2-dimensionalnich obrazu. Vyuziva znalosti fyziky barev, optiky, geometrie, matematiky, geometrie atd. Obsah Co je strojove videni?

Uvod do strojoveho videni Strojove videni je obtizny problem, zejmena kvuli: mnozstvi moznych obrazu jedne sceny rozdilnym podminkam osvetleni Casova narocnost algoritmu radu otazek neni dosud vyrasena. Obsah Problemy

Uvod do strojoveho videni Omezit pracovni podminky, pohledy a podminky osvetleni Vyuzivat robusni algoritmy Omezit vstupni data (nastavenim kamer a filtraci) Obsah Reseni

Motivace Obsah Vyuziti strojoveho videni Kontrola kvality Rozpoznani SPZ vozidel Automaticky preklad textu napsaneho brailovym pismem Detekce spanku ridice Analiza krve Identifikace osob pomoci otisku prstu nebo rysu tvare Ovladani robotu

Metody Obsah Etapy zpracovani obrazu 1.Ziskani obrazu 2. Zpracovani 3. Oznaceni 4. Rozpoznani 5. Vystup

Metody Obsah 1. Ziskani obrazu Obraz ziskame kamerou nebo skanerem Dulezite je osvetleni. Muzeme vyuzit zarovku, LED diodu, laser. Pro odstraneni lesku je mozne pouzit filtr nebo zmenit uhel kamery

Metody Obsah 2. Zpracovani Obraz prevedeme na histogram. Udava pocet pixelu (y) v zavislosti na intenzite(x). Je vyhodne, pokud ma histogram dva “hrby”. Jeden reprezentuje pixely, ktere nas nezajimaji (pozadi), a druhy zkoumany objekt. Pokud tak histogram nevypada, je nutne zmenit osvetleni, zpracovani, atd.

Metody Obsah 2. Zpracovani Digitalni obraz jsou 3 matice pixely reprezentuji intenzitu barev (cervene, zelene, modre) Je vyhodne prevest obraz na stupne sedi (jedna matice )

Metody Obsah 2. Zpracovani Vysledkem je nova matice, ktera se sklada z 1 a 0. “Jednicky” representuji oblast, ktera nas zajima a “nuly” zbytek

Metody Obsah 3. Oznaceni (etiketace) Oznaceni spociva v rozpoznani objektu, ktere jsou representovany souvislymi oblastmi jednicek. Pote jim pridelime cisla. Vysledkem je matice s cisly 0-N, kde N je pocet objektu

Metody Obsah 3. Rozpoznani Napred je nutne urcit, ktera oblast nas zajima. To je mozne na zaklade velikosti, polohy, tvaru, atd. V dalsim kroku je nutne precist informaci z teto obleci

Metody Obsah 3. Rozpoznani (Skeletizace) Jednou z moznosti je skeletizace=nalezeni kostry predmetu

Metody Obsah 3. Rozpoznani Pro rozpoznani objektu je nutne danemu tvaru priradit nejake cislo. Jednou z moznosti je jit po obvodu a kazdemu smeru priradit cislo 1-4 (nebo 1-8 pokud uvazuji i diagonaly).

Metody Obsah 3. Rozpoznani Vysledkem je retezec cisel. Ten porovnam s udaji v databazi.

Metody Obsah 5. Vystup Pokud se podari priradit objekt k zaznamu v databazi, je mozne intepretovat vysledek!!!

Odkazy Obsah Pokud vas tema zaujalo, vice se muzete dozvedet na: Umela inteligence a strojove videni Centre for machine perception FEL CVUT Artificial vision in medicine Vyuziti v ocnim lekarstviyuziti v ocnim lekarstvi