SCI Библиотека

Цель исследования. Разработка программного кода на языке программирования C#, реализующего алгоритм распознавания формы геометрических объектов на входном изображении при обеспечении надежности этого вычислительного процесса.

Методы. Алгоритм распознавания геометрических форм объектов основан на сочетании традиционных методов обработки изображений и интеллектуальных правил, определяющих вид геометрической формы объекта в зависимости от характеристик контуров, таких как моменты, количество их сторон и т.д. Для реализации данного метода в статье предлагается последовательность математических операций, включающая следующие этапы. Во-первых, метод включает операции размытие, преобразование исходного изображения в градации серого и инвертирование. На втором этапе осуществляется детектирование контуров и определение их характеристик, таких как моменты, периметр и др. На финальном этапе в зависимости от числа сторон, входящих в структуру контура, на основе интеллектуальных правил осуществляется сопоставление каждого найденного контура определенной геометрической фигуры.
Результаты. Разработаны алгоритм и инструкции создания программного кода для программной реализации процесса распознавания геометрической формы объектов. Определено, что предложенный алгоритм имеет высокую надежность, составляющую порядка 97%.
Заключение. Традиционные методы обработки изображений, такие как размытие и преобразование в градации серого, могут успешно сочетаться с методами выделения контуров и определения их геометрических характеристик. Подобная синергия методов обработки изображений позволяет создать алгоритм распознавания геометрических форм. Важно учитывать, что надежность и эффективность подобного алгоритма зависит от настройки пороговых значений, используемых в функциях обработки изображений, и дальнейшее исследование их характеристик может привести к улучшению результатов рассмотренного в статье алгоритма.

В работе рассматриваются общие методы пространственной регистрации изображений. Для улучшения качества добавляются границы на изображение. С помощью алгоритма масштабно-инвариантного преобразования объектов выделяются ключевые точки на изображениях. Путем гомографических преобразований получается совмещенное изображение. Приведены примеры работы алгоритма на медицинских данных. Производится сравнение базового алгоритма и алгоритма с добавлением границ на изображение.

Работа посвящена инструменту CMake, который является современной системой для описания программных проектов и обладает богатыми возможностями. В учебнике изложен материал, достаточный для создания при помощи CMake проектов со сложной структурой, использующих внешние библиотеки или вспомогательные инструменты разработчика.

Учебник предназначен для магистрантов Института математики, механики и компьютерных наук им. И. И. Воровича Южного федерального университета по направлению подготовки “Фундаментальная информатика и информационные технологии”, изучающих курс “Разработка кроссплатформенных приложений”. Также учебник может быть полезен всем студентам, аспирантам и специалистам, которые участвуют в разработке сложных программных проектов.

В работе представлена обучающая интеллектуальная система «Эксперт Полимер» для идентификации частиц, пригодных для 3D-печати. Программный комплекс предназначен для анализа изображений полимерных материалов на производственной площадке с помощью оптики. Планируется, что данная интеллектуальная система будет использоваться в качестве учебного комплекса программ для студентов высших учебных заведений, а также для биоинженеров и материаловедов в научно-производственных целях. В исследовании использовались технологии Интернета вещей (IoT) для получения изображений с оптических измерительных устройств (электронный микроскоп и др.) от пользователей системы и отправки им результатов анализа изображений. Путем взаимодействия электронного микроскопа с созданным программным комплексом выполнялась задача определения количества всех частиц и количества частиц, удовлетворяющих алгоритму 3D-печати. На основании этих данных эксперт принимает решение о возможности использования полимерных частиц для последующей 3D-печати. Для реализации системы использовались современные библиотеки языка программирования Python, а именно Pandas, Direction2 и YOLOv5 и другие.