Предоставляется в ознакомительных и исследовательских целях
ИДЕНТИФИКАЦИЯ ПОВТОРЯЮЩИХСЯ ОБЪЕКТОВ НА ИЗОБРАЖЕНИИ
Представленный материал является образцом учебного исследования, примером структуры и содержания учебного исследования по заявленной теме. Размещён исключительно в информационных и ознакомительных целях.
Workspay.ru оказывает информационные услуги по сбору, обработке и структурированию материалов в соответствии с требованиями заказчика.
Размещение материала не означает публикацию произведения впервые и не предполагает передачу исключительных авторских прав третьим лицам.
Материал не предназначен для дословной сдачи в образовательные организации и требует самостоятельной переработки с соблюдением законодательства Российской Федерации об авторском праве и принципов академической добросовестности.
Авторские права на исходные материалы принадлежат их законным правообладателям. В случае возникновения вопросов, связанных с размещённым материалом, просим направить обращение через форму обратной связи.
📋 Содержание (образец)
1 Постановка задачи 4
1.1 Формулировка алгоритма 4
2 Сингулярное разложение матрицы 6
2.1 Предварительные сведения 6
2.2 Теорема о сингулярном разложении 7
2.3 Общая схема нахождения SVD 11
3 Алгоритм TILT 12
3.1 Идея алгоритма 12
3.2 Теоретические сведения 12
3.3 Быстрый алгоритм 14
4 Библиотека OpenCV 15
4.1 Структура OpenCV 15
4.2 Пороговое преобразование 16
4.2.1 Типы порогового преобразования 16
5 Подсчёт повторений 19
5.1 Подсчёт повторений при зашумленных областях 19
5.2 Применение алгоритма TILT 22
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 24
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 25
📖 Введение (образец)
Одним из важных требований к сфере компьютерного зрения является умение анализировать и классифицировать сцены, представленные на разнообразных изображениях. Немалую долю таких изображений составляют те, на которых можно встретить некоторую регулярную структуру: окна высотного дома, узор на какой-либо поверхности, стена здания, составленная из блоков.
Ввиду того, что очень часто в своей жизни для оценки чего-либо мы используем количественную характеристику, автора работы заинтересовала идея: с использованием современных технологий выполнить автоматизированную оценку этой характеристики таких объектов на изображении, которые в свою очередь будут составлять регулярную структуру.
✅ Заключение (образец)
Предложенный в данной работе алгоритм демонстрирует принципиально другой подход к решению этой задачи. В большинстве своём он опирается на представлении изображения в виде матрицы, обладающей определенными математическими свойствами, которые позволяют выделить регулярную структуру, являющуюся основой изображения.
Основным преимуществом описанного алгоритма, перед указанным выше способом, основанным на поиске заданного шаблона, является отсутствие необходимости в каких-либо дополнительных входных данных, помимо самого изображения. В тоже время такие часто встречающиеся искажения изображения, как поворот, перспектива или заслоняющие объекты, в совокупности составляют один из основных его недостатков, который может отрицательно влиять на результат.