Использование OpenCV в задачах распознавания образов
Устройство и компоненты системы машинного (компьютерного) зрения. Изучение основных возможностей библиотеки OpenCV в задачах распознавания образов. Описание алгоритмов поиска, обработки и анализа изображений объектов методом сравнения их контуров.
Подобные документы
Обзор существующих методов сравнения гистограмм, анализ их лавных преимуществ и недостатков. Исследование механизмов и приемов, помогающих в устранении рассмотренных недостатков. Принципы определения сходства изображений на основе сравнения гистограмм.
статья, добавлен 18.12.2017Разработка нейронной сети для распознавания изображений. Рассмотрение примеров применения машинного обучения в различных областях. Фреймворки и библиотеки для упрощения разработки ботов для Telegram. Создание приложения при помощи нейросети на Python.
отчет по практике, добавлен 20.12.2023Представление рельефа на топографических картах. Системы распознавания образов. Описание алгоритмов и блок-схем работы компьютерной программы и функций, используемых в ней. Обработка изображения в MatLab. Распознавание цифр на топографической карте.
дипломная работа, добавлен 29.09.2017Обоснование потребности в разработке новых эффективных методов быстрого извлечения и индексирования текстовой информации из видеопотоков. Разработка алгоритма, способного выполнять быструю локализацию и распознавание графического текста на видео.
статья, добавлен 30.07.2020Изучение вопроса создания системы распознавания графических объектов в видеопотоке на основе мультиагентных рекурсивных когнитивных архитектур. Структура системы, иерархия агентов и их взаимодействие. Описание разработанного протокола обмена сообщениями.
статья, добавлен 30.07.2017Определение основной задачи распознавания образов в преобразовании уже имеющегося изображения на формально понятный язык символов. Растровые представления изображений. Моделирование изображений растра. Параметрический алгоритм рисования линии.
лекция, добавлен 26.09.2017- 82. Применение преобразования Фурье для формирования описания объектов при нейросетевом анализе образов
Основные цели анализа и классификации изображений, содержащих объекты, которые необходимо изучать и рассматривать более детально. Сегментация визуального изображения как одна из важнейших задач систем компьютерного зрения. Выделение границы объекта.
статья, добавлен 19.01.2018 Процедура сбора исходных данных в виде массива изображений для задачи распознавания туристически привлекательных объектов в городе. Процедура сбора данных и ее реализация с использованием API сервисов Flickr и Foursquare, файловой базы данных SQLite.
статья, добавлен 30.04.2018Разработка принципов и создание системы распознавания номеров железнодорожных вагонов. Ее отличия от систем распознавания автомобильных номерных знаков. Анализ существующих и предложен ряд новых алгоритмов, предназначенных для повышения его точности.
статья, добавлен 26.04.2019Редактирование текста, осуществление поиска слов и фраз с помощью оптического распознавания текста. Разработка алгоритмов, которые позволяют распознавать символы. Образ страницы и распознавание по шаблонам. Структурный подход и контекстное распознавание.
реферат, добавлен 22.01.2015Автоматизация сбора, анализа и обработки данных в супермаркете. Разработка программы для распознавания лиц в живой очереди или изображений в реальном времени. Архитектура нейронной сети. Общий вид и назначение персептрона, оценка точности его работы.
статья, добавлен 25.02.2019Анализ вопросов использования нейронной сети для распознавания фигур технического анализа. Сравнение способов формирования входных образов. Конгломерат нейронных сетей для распознавания фигур технического анализа. Трактовка выходов нейронной сети.
статья, добавлен 27.04.2017- 88. Построение измерительной информационной системы идентификации объекта на основе цифровой видеокамеры
Функциональная схема системы технического зрения. Базовые методы обработки изображений. Первичная обработка и сегментация, выделение и описание контуров сегментов, анализ изображений, степенные преобразования. Программа захвата и обработки изображения.
курсовая работа, добавлен 28.08.2012 Описание задачи и практические приложения задачи распознавания образов. Проблема разделения классов (проблема "исключающего ИЛИ"). Определение отношения XOR как известный пример нелинейной проблемы. Обучение по алгоритму обратного распространения ошибки.
лекция, добавлен 09.10.2013Определение и основные задачи компьютерной графики. Основы распознавания образов. Группы задач обработки изображений. Характерные особенности векторной и растровой графики. Исследование главных аспектов создания визуальных преобразований в 3D-графике.
реферат, добавлен 24.05.2015Доцільність розробки програмного забезпечення для обробки відеоінформації, отриманої під час випробувань зразків озброєння та військової техніки. Огляд бібліотек комп’ютерного зору, що є у відкритому доступі. Використання БКЗ OpenCV у програмі Kinovea.
статья, добавлен 06.05.2021Разработка программного комплекса для распознавания жестового языка инвалидов с нарушением слуха на основе алгоритмов машинного обучения. Распознавание лиц на основе применения метода Виолы-Джонса, Вейвлет-преобразования и метода главных компонент.
статья, добавлен 14.03.2019Анализ значения компьютерного доступа к информации, в условиях современного мира. Изучение основных алгоритмов поиска подстроки в строковых последовательностях. Исторический обзор развития программирования в данной сфере. Виды архитектуры алгоритмов.
курсовая работа, добавлен 22.07.2013Искусственная нейронная сеть как метод анализа и распознавания образов. Обработка изображения и создание множества обучающих примеров с ошибками. Обучение нейронных сетей с использованием математического пакета Octave. Отбор и тест оптимальной сети.
лабораторная работа, добавлен 14.12.2019Симуляторы роботов и системы распознавания образов. Выбор программного и аппаратного обеспечения. Проектирование алгоритмов и интерфейсов. Система уравнений, описывающая движение робота. Структура файла для передачи экспериментальных данных в Mathсad.
дипломная работа, добавлен 04.05.2015Анализ применения методов параметризации речевых сигналов простыми и сложными цепями Маркова в системах автоматического распознавания команд. Компромисс между эффективностью распознавания речевых команд, вычислительной сложностью алгоритма параметризации.
статья, добавлен 06.11.2018Практические приложения распознавания образов. Выработка правил классификации самолетов для бомбардировщиков и истребителей в зависимости от их максимальной скорости и максимального взлетного веса. Обучение по алгоритму обратного распространения ошибки.
контрольная работа, добавлен 28.08.2013Метод распознавания образов на изображении, основанный на определении центра масс исходного образа в совокупности с анализом отдельных признаков, свойственных геометрическим фигурам. Способ анализа для распознания фигур, имеющих несколько осей симметрии.
статья, добавлен 31.07.2018Методы интерполяции изображений и их применение для улучшения работы метода локальных гистограмм для распознавания лиц на различных изображениях в случае их необходимого масштабирования. Интегральное представление изображения, выполнение алгоритмов.
дипломная работа, добавлен 07.12.2019Инновационная система кодировки лицевых экспрессий (FACS), разработанная П. Экманом и В. Фризеном, её возможности, преимущества и недостатки. Анализ разработки Академии наук Украины "Компьютерной системы психологической экспертизы мимики эмоций".
статья, добавлен 01.07.2018