Разработка прототипа настольной автоматизированной программы, реализующей распознавание изображений пыльцевых зерен с помощью комбинаций функций OpenCV и метода голосования
Устранение шумовых помех методом Гауссова сглаживания как один из основных этапов предварительной обработки изображения. Требования, предъявляемые к пользовательскому интерфейсу программного приложения. Математическая модель задачи распознавания.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Вид | дипломная работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 30.06.2017 |
| Размер файла | 2,6 M |
Соглашение об использовании материалов сайта
Просим использовать работы, опубликованные на сайте, исключительно в личных целях. Публикация материалов на других сайтах запрещена.
Данная работа (и все другие) доступна для скачивания совершенно бесплатно. Мысленно можете поблагодарить ее автора и коллектив сайта.
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Подобные документы
Фильтрация шумов изображения. Алгоритмы его бинаризации и поворота. Формирование информативных признаков для распознавания нот. Схема программного обеспечения. Описание классов, функций, методов, реализованных в программе. Тестирование приложения.
курсовая работа [2,0 M], добавлен 17.12.2013Метод главных компонент. Процесс распознавания. Ковариационная матрица, диагональная матрица собственных чисел. Использовании метрики Махаланобиса и Гауссовского распределения для оценки близости изображений. Входные вектора. Библиотека OpenCV.
статья [22,1 K], добавлен 29.09.2008Диаграмма прецедентов взаимодействия игрока и программного продукта. Требования к пользовательскому интерфейсу. Диаграмма состояний проектируемого приложения. Выбор инструментальных средств разработки. Проектирование алгоритмов и иерархии классов.
дипломная работа [9,9 M], добавлен 20.03.2017Теоретические основы распознавания образов. Функциональная схема системы распознавания. Применение байесовских методов при решении задачи распознавания образов. Байесовская сегментация изображений. Модель TAN при решении задачи классификации образов.
дипломная работа [1019,9 K], добавлен 13.10.2017Требования к пользовательскому интерфейсу программного продукта. Выбор инструментальных средств разработки программы. Описание функциональной схемы, модульной структуры, структурной схемы. Технология разработки справочной системы программного продукта.
дипломная работа [2,7 M], добавлен 12.05.2016Разработка приложения, целью которого ставится преобразование черно-белых полутоновых изображений в цветные. Обзор методики обработки изображения, способов преобразования изображения с помощью нейронной сети. Описания кластеризации цветового пространства.
дипломная работа [6,3 M], добавлен 17.06.2012Этапы разработки программного приложения, выполняющего синтаксический анализ программы на языке С и форматирование текста программы на языке С. Требования к программному обеспечению и интерфейсу. Конфигурация технических средств и оценка надежности.
курсовая работа [1,6 M], добавлен 22.06.2011Задачи цифровой обработки изображений. Методы пороговой сегментации. Создание программы представления рисунка в виде матрицы и применения к нему пороговой обработки. Разработка интерфейса программы загрузки и фильтрации изображения с выбранным порогом.
курсовая работа [2,0 M], добавлен 12.11.2012Создание программного средства, осуществляющего распознавание зрительных образов на базе искусственных нейронных сетей. Методы, использующиеся для распознавания образов. Пандемониум Селфриджа. Персептрон Розенблатта. Правило формирования цепного кода.
дипломная работа [554,8 K], добавлен 06.04.2014Оптическое распознавание символов как механический или электронный перевод изображений рукописного, машинописного или печатного текста в последовательность кодов. Компьютерные программы для оптического распознавания символов и их характеристика.
презентация [855,2 K], добавлен 20.12.2011Оптико-электронная система идентификации объектов подвижного состава железнодорожного транспорта. Автоматический комплекс распознавания автомобильных номеров. Принципы и этапы работы систем оптического распознавания. Особенности реализации алгоритмов.
дипломная работа [887,3 K], добавлен 26.11.2013Разработка приложения, которое будет выполнять функции показа точного времени и точной даты. Определение дополнительных функций разработанного приложения. Рассмотрение основных этапов создания программного продукта. Результаты тестирования приложения.
курсовая работа [2,2 M], добавлен 14.04.2019Исследование основных требований к пользовательскому интерфейсу. Краткая характеристика используемой операционной системы Windows 7 и языка программирования. Особенность создания удобного управления в игре. Главные требования к аппаратному обеспечению.
курсовая работа [453,0 K], добавлен 02.06.2017Задача пространственно-временной обработки изображений при наличии шумов и помех. Методы оптимизации при пространственно-временной обработке изображений. Структура специализированной программы, описание ее пользовательского интерфейса. Смета затрат.
дипломная работа [957,2 K], добавлен 10.06.2013Обзор математических методов распознавания. Общая архитектура программы преобразования автомобильного номерного знака. Детальное описание алгоритмов: бинаризация изображения, удаление обрамления, сегментация символов и распознавание шаблонным методом.
курсовая работа [4,8 M], добавлен 22.06.2011OpenCV – библиотека компьютерного зрения с открытым исходным кодом, предоставляющая набор типов данных, функций и численных алгоритмов для обработки изображений. Ее реализация на C/C++. Цели использования технологии. Основные модули библиотек 1-3.
презентация [121,8 K], добавлен 14.12.2013Разработка программного продукта "Автоматизация учета правонарушений в УВД Миноблисполкома". Требования к аппаратному обеспечению и конфигурации, пользовательскому интерфейсу. Принципы инсталляции программного средства, порядок проведения его испытаний.
дипломная работа [1,1 M], добавлен 09.09.2010Анализ основных аспектов технологии компьютерного зрения, необходимых для выполнения работы. Изучение характеристик библиотеки OpenCV, оценка актуальности работы по распознаванию жестов рук. Поэтапный отчет о работе над программным обеспечением.
курсовая работа [669,9 K], добавлен 20.05.2017Необходимость в системах распознавания символов. Виды сканеров и их характеристики. Оптимальное разрешение при сканировании. Программы распознавания текста. Получение электронного документа. FineReader - система оптического распознавания текстов.
презентация [469,2 K], добавлен 15.03.2015Методы распознавания образов (классификаторы): байесовский, линейный, метод потенциальных функций. Разработка программы распознавания человека по его фотографиям. Примеры работы классификаторов, экспериментальные результаты о точности работы методов.
курсовая работа [2,7 M], добавлен 15.08.2011
