Program za prepoznavo in razvrščaje zbirateljskih poštnih znamk
Cilj tega diplomskega dela je razviti program, ki lahko z visoko natančnostjo prepoznava in ločuje različne objekte na fotografijah. Natančneje, program bo izvajal analizo slikovnih podatkov, s čimer bo določal in označeval, katere fotografije vsebujejo poštno znamko in katere ne. Na ta način se bom...
| Main Author: | |
|---|---|
| Other Authors: | |
| Format: | Bachelor Thesis |
| Language: | Slovenian |
| Published: |
2023
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://repozitorij.uni-lj.si/IzpisGradiva.php?id=145595 https://repozitorij.uni-lj.si/Dokument.php?id=168516&dn= https://plus.cobiss.net/cobiss/si/sl/bib/150369539 https://hdl.handle.net/20.500.12556/RUL-145595 |
| Summary: | Cilj tega diplomskega dela je razviti program, ki lahko z visoko natančnostjo prepoznava in ločuje različne objekte na fotografijah. Natančneje, program bo izvajal analizo slikovnih podatkov, s čimer bo določal in označeval, katere fotografije vsebujejo poštno znamko in katere ne. Na ta način se bomo izognili prebiranju velikega števila fotografij. Naša aplikacija je zasnovana za uporabo v zbirateljskih krogih, kjer bo pomagala pri digitalizaciji zbirk in vanje omogočala dodajanje novih poštnih znamk. Poleg tega bo aplikacija spodbujala nove člane, da se pridružijo zbirateljski skupnosti in si tudi sami ustvarijo svoj album. Za izdelavo aplikacije smo si pomagali z obrisi objektov, saj vemo, da imajo poštne znamke značilno pravokotno obliko z valovitimi stranicami. Preden pa smo se lotili prepoznave, smo nad fotografijami izvedli nekaj transformacij – standardizirali smo njihovo velikost, jih posivili ter nad njimi izvedli filtriranje z mediano. Te transformacije znatno olajšajo delo prepoznave, in sicer brez velike izgube pomembnih informacij. Z namenom dodatne poenostavitve smo ustvarili pogoj, da morajo biti objekti fotografirani na ozadju nasprotnega kontrasta. Ta pogoj nam pride prav pri ločevanju predmetov in podlage. To pa je naslednji korak naše prepoznave. Ker vemo, da sta predmet in podlaga kontrastno ločena, lahko njune slikovne elemente s pravilno postavitvijo pragu razdelimo v dva razreda. Elementi teh razredov tvorijo območja. Njihove obrise pa pridobimo z upoštevanjem pravil za sledenje tem območjem. Iz ene same fotografije lahko na ta način pridobimo množico različnih obrisov. Osredotočili se bomo le na tistega, ki objema največje število slikovnih elementov. Odločitev o prisotnosti poštne znamke na fotografiji bo program sprejel s primerjanjem obrisa objekta z obrisi objektov učne množice. Trenutna oblika njihovega zapisa pa nam to delo močno otežuje. Za rešitev teh težav smo s pomočjo serije matematičnih transformacij obrise pretvorili v računalniku prijaznejšo obliko. Rezultat je seznam ... |
|---|