Použití šablon nezávislých na rotaci pro rozpoznání vajíček na snímku

Abstract

This bachelor's thesis follows up the recognition of eggs in the image. The goal was to create a group of programs that firstly captures image data, than finds eggs in them and finally shows the results in some user environment. We tested gradually different classification methods (template matching, logistic regression and neural network). We tried also different representations of the image such as matrix representation and ring projection, and various pre-processing of the image before the actual finding, we used grayscale, color spectra and edges detected by a high-pass or Kirsche detector. After testing all methods, we selected the best one and created the classification program itself. The most successful method was logistic regression with ring projection. 1

Tato bakalářská práce se zabývá rozpoznáváním vajíček na obrázku. Cílem bylo vy- tvořit skupinu programů, které nejdříve nasnímají obrazová data, poté v nich najdou vajíčka a nakonec zpřístupní výsledky v nějakém uživatelském prostředí. Postupně jsme otestovali různé klasifikační metody (porovnání se vzory, logistickou regresi a neuronové sítě). Také jsme vyzkoušeli různé reprezentace obrázku jako je maticová reprezentace a prstencová projekce. Podívali jsme se i na různá předzpracování obrazu před samotným hledaním, využili jsme šedotón, barevná spektra a hrany detekované horní propustí nebo Kirscheho detektorem. Po otestování všech metod jsme vybrali tu nejlepší a vytvořili jsem samotný klasifikační program. Nejúspěšnější metoda byla logistická regrese s prstencovou reprezentací. 1