Реферат
ВВЕДЕНИЕ 5
1 Анализ предметной области 7
1.1 Схожие по функциональности приложения 8
1.2 Требования к системе 11
1.3 Модель предметной области 13
1.3.1 Типы Оформителя и другие объекты части оформления 14
1.4 Варианты использования 23
1.4.1 Сценарии вариантов использования 24
2 Модель нейронной сети 28
3 Описание технологий реализации 32
3.1 Модель приложения 33
4 Реализация приложения 47
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 53
ЛИТЕРАТУРА 54
Сложно представить современное рабочее место без компьютера в главной роли, за которым мы проводим большую часть своей жизни. Нам порой хотелось бы больше проводить времени с семьей, но зачастую мы разъезжаемся по разным городам и странам, и главным средством коммуникации становятся наши гаджеты. Мы делимся фотографиями, сообщениями и видео с близкими, чтобы поддерживать контакт. Генератор изображений предлагает пользователю автоматически создать коллаж из его фотографий, который он может установить на рабочий стол. Тем самым раскрасить рабочие будни.
Приложение позволяет избавить обладателей компьютеров/ноутбуков на базе Windows от банальных однотипных обоев на рабочем столе. Пользователь может менять обои, когда пожелает, и наблюдать на них свои любимые фотографии. На рынке существует ряд решений, реализующих автоматическую генерацию изображений для рабочего стола. Однако, все они имеют определенные недостатки, которые планируется преодолеть в разрабатываемом приложении.
Цель данной работы - разработать приложение генерации изображений для рабочего стола.
Для генерации изображения пользователю достаточно выбрать папку с его любимыми фотографиями и решить сколько картинок он хочет видеть на изображении. Нейронная сеть проанализирует и определит, как лучше оформить эти картинки (то есть украсить, добавить рамку и подпись). Анализ основан на процессе классификации объектов - в данном случае картинок, по 7 возможным типам оформления: летний, зимний, яркий, портретный, вечерний, детский, романтический. Задача нейронной сети определить к какому типу (теме) относится картинка в большей степени.
После генерации у пользователя остается возможность изменить результат, например, передвинуть картинку, изменить подпись или поменять тип оформления.
Для достижения цели работы необходимо решить следующие задачи:
1. Выявить и проанализировать требования к системе.
2. Составить модель предметной области.
3. Спроектировать модель нейронной сети.
4. Спроектировать архитектуру приложения.
5. Реализовать приложение.
Для работы над проектом был использован язык Python, интерфейс выполнен с помощью Qt Designer и библиотеки PyQt5. Для реализации модуля нейронной сети была выбрана библиотека Keras.
В ходе работы были выполнены поставленные задачи, а именно:
1. Выявлены и проанализированы требования к системе.
2. Составлена модель предметной области.
3. Спроектирована модель нейронной сети.
4. Спроектирована архитектура приложения.
5. Реализовано приложение.
Таким образом цель работы - разработка приложения генерации изображений для рабочего стола, была достигнута.
Приложение может использоваться для создания уникальных композиций из любимых фотографий, которые можно загрузить в последствии на рабочий стол. В дальнейшем возможно развитие проекта - реализация его в виде веб- или мобильного приложения, улучшение работы нейронной сети, увеличение типов оформления и др.
