Обробка зображень методами машинного навчання
Loading...
Date
2020
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Національний університет «Запорізька політехніка»
Abstract
UK: Мета дипломної роботи – розробка програми для обробки зображень алгоритмами машинного навчання, а саме – автоматиичного накладання фільтрів на вхідне зображення. Методи проектування – мова СSharp, інтерфейс програмування додатків Windows Forms, середовище Microsoft Visual Studio 2019. У результаті створена програма, яка є простою у використанні, крос-платформною, з можливістю редагування конфігурації, яка дає змогу швидко накладати фільтр на зображення, наглядно демонструє використання машинного навчання для обробки зображень.
EN: The purpose of diploma project – development of programs for processing the image with the algorithms of machine start-up, and itself - of the automatic overlay of filters on the input image. The method of the project is the СSharp mov, the interface of the program for updating Windows Forms, the Microsoft Visual Studio 2019 treasure. The result is a program that is simple for Windows, cross-platform, can be redone, I can show you the way machine winding for image processing.
RU: Цель дипломной работы – разработка программы для обработки изображений алгоритмами машинного обучения, а именно - автоматизированного наложения фильтров на входное изображение. Методы проектирования – язык программирования СSharp, интерфейс программирования приложений Windows Forms, среда Microsoft Visual Studio 2019. В результате создана программа, которая проста в использовании, кросс-платформенная, с возможностью редактирования конфигурации, которая позволяет быстро накладывать фильтр на изображение, наглядно демонстрирует использование машинного обучения для обработки изображений.
Description
Яценко М.В. Обробка зображень методами машинного навчання: бакалаврська робота / М.В. Яценко – Запоріжжя: НУ «Запорізька політехніка», 2020. – 67 с.
Keywords
Машинне навчання, Обробка фільтрів, Ядро згортки, Обробка зображень, Machine learning, Filter processing, Convolution core, Image processing, Машинное обучение, Обработка фильтров, Ядро свертки, Обработка изображений