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

Prezentace na téma: "Strojove videni Martin Ruzek 21.10.2005. Obsah Uvod do strojoveho videni Motivace Metody Odkazy."— Transkript prezentace:

1 Strojove videni Martin Ruzek 21.10.2005

2 Obsah Uvod do strojoveho videni Motivace Metody Odkazy

3 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?

4 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

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

6 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

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

8 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

9 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.

10 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 )

11 Metody Obsah 2. Zpracovani Vysledkem je nova matice, ktera se sklada z 1 a 0. “Jednicky” representuji oblast, ktera nas zajima a “nuly” zbytek. 011111110000000000 111111100000000001 111111000011000011 111110001110000111 11110001110000000 00000001110000000 0000000000000

12 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. 1111100000000 1111100000222 0000000000222 0000000000000 3333330000000

13 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. 1111100000000 1111100000222 0000000000222 0000000000000 3333330000000

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

15 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).

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

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

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