Oblici i njihova semantika u digitalnim slikama

diplomski rad

• Naslov (engleski): Forms and their semantics in digital images
• Autor: Lucia Barišić
• Mentor: Dragan Jevtić (mentor)
• Član povjerenstva: Dragan Jevtić (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Željka Car (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Marin Vuković (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2022-07-05, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Računarstvo
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Elektrotehnika

Sažetak

U ovom radu opisan je model za detekciju registracijskih oznaka pomoću određenih značajki. Izdvajanje željene regije interesa postignuto je usporedbom zajedničkih značajki ulazne slike s prilagođenim sadržajem korištenjem ORB algoritma. Uspoređeni su različiti pristupi rješavanja problema, a neki od njih su: definicija deskriptora, manipulacije slike i broj značajki. Nakon izdvajanja određenog područja od interesa, primijenjena su dva pristupa za detekciju teksta na istom. Biblioteka OpenCV, u kombinaciji s programskim jezikom Python, upotrijebljena je za ostvarivanje željenih modifikacija i njihov prikaz na digitalnom sadržaju, dok su za optičko prepoznavanje znakova korišteni easyOCR i PyTesseract.

Sažetak (engleski)

This thesis describes a model for plate recognition using certain features. Isolation of the desired region of interest was achieved by comparing the common features of the input image with customized content using ORB algorithm. Different problem-solving approaches have been compared, some of which are: descriptor definition, image manipulation, and number of features. After highlighting a particular area of interest, two approaches were applied to detect text on the same. The OpenCV library, in combination with the Python programming language, was used to make the desired modifications and display them on digital content, while easyOCR and PyTesseract were used for optical character recognition.

• Ključne riječi: OpenCV; OCR; obrada slike; algoritam ORB; detekcija značajki
• Ključne riječi (engleski): OpenCV; OCR; image processing; ORB algorithm; feature detection
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:734734
• Studijski program: Naziv: Informacijska i komunikacijska tehnologija; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: diplomski; Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka informacijske i komunikacijske tehnologije (mag. ing. inf. et comm. techn.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Zatvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2023-01-13 14:28:55