SVOBODA, R. Systém optického rozpoznávání 2D čárových kódů [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2008.

Posudek vedoucího

Petyovský, Petr

Zadání bakalářské práce patřilo časovým i odborným rozsahem mezi obtížnější. Student během plnění zadání bakalářské práce nastudoval znalosti z oboru počítačového vidění a to velmi často nad rámec bakalářského studia. Práci věnoval dostatečné množství času. Pracoval iniciativně, samostatně a své průběžné výsledky prezentoval na pravidelných konzultacích. Všechny body zadání byly splněny. Na základě nastudovaných znalostí požadovaných v zadání student zvolil vhodný typ existujícího čárového kódu (Datamatrix), vytvořil databázi testovacích snímků, navrhl vhodný postup pro automatické čtení zvoleného typu čárových kódů. Navržený algoritmus rozpoznávání implementoval pomocí jazyka C s využitím knihovny OpenCV. Vytvořený program umožňuje automatickou lokalizaci a následnou identifikaci čárového kódů na předložené sadě vstupních snímků. Bakalářská práce je sestavena v logickém sledu a rozsahy kapitol odpovídají jejich důležitosti. V příloze práce na CD je uvedena databáze testovacích snímků i výsledná aplikace (včetně jejího zdrojového textu). Dosažené výsledky i formální zpracování práce jednoznačně svědčí o bakalářských schopnostech studenta. Předložené práci navrhuji hodnocení: výborně.

Posudek oponenta

Horák, Karel

Hlavním úkolem studenta bylo nastudovat problematiku čárových kódů, navrhnout uspořádání scény pro pořízení jejich obrazu a realizovat algoritmy detekce a rozpoznání plošných čárových kódů. Zadání lze odborně i časově hodnotit jako středně náročné. V dokumentu je po úvodní kapitole uveden přehledný rozbor oblasti čárových kódů, ze kterých student vybral pro svoji detekci kód Data Matrix. Další kapitoly práce obsahují jednak teoretické základy zpracování obrazu (vždy ale vhodně navázané na řešenou problematiku) a jednak praktické experimenty. Při návrhu postupu pro získání snímků pomocí kamery bylo, jak se zdá, uvažováno se všemi relevantními parametry, které by mohly negativně ovlivnit kvalitu snímku. V kapitole 5.3 "Snímání v praxi" by vzhledem k předchozímu teoretickému výkladu bylo vhodné uvést fotografii nebo alespoň schématické znázornění navržené scény při pořizování obrazů tak, jak ve skutečnosti probíhalo. Obdobně v práci postrádám grafický popis navrženého osvětlení, protože slovní popis odlesků a rovněž slovní popis jejich odstranění pomocí použití druhého světla nedává čtenáři jasnou představu o prostorovém uspořádání scény. Pro realizaci samotných algoritmů vyhodnocujících obraz čárového kódu použil student s výhodou funkce z otevřené knihovny OpenCV, která je určena přímo pro zpracování obrazu. Z této knihovny využívá podle textu funkce pro výpočet Houghovy transformace, funkce pro detekci hran Cannyho operátorem a některé další režijní funkce pro práci s obrazem. Této části práce bych vytknul pouze nedostatečný počet obrázků znázorňujících výstupy jednotlivých operací nad obrazem. V celé stati věnující se zpracování obrazu se totiž vyskytují pouze dva obrázky, z nichž jeden ukazuje obrysy obrazu kódu a druhý až konečný výsledek algoritmu tj. prostorové rozložení detekovaných bitů kódu. Jak po formální tak i po obsahové stránce však musím práci hodnotit jako výbornou, student v ní prokázal zcela zjevné bakalářské schopnosti, a proto předloženou práci doporučuji k obhajobě před komisí.

eVSKP id 13675