Rozpoznávání obrazu na mobilním telefonu pro usnadnění hraní deskových her

Abstract

Táto diplomová práca predstavuje súbor nástrojov pre pomoc pre vývojárov pri vytváraní múdrych asistentov pre stolové hry -- Android knižnicu a Airflow zreťazený proces. Vývojári ich môžu použiť na rýchle overenie vhodnosti riešenia alebo začať nimi nový projekt. Bola vytvorená a publikovaná Android knižnica s názvom BGLIB pre jednoduchú integráciu do projektov. Disponuje rôznymi metódami počítačového videnia, ktoré využívajú ako aj tradičné algoritmy, tak aj strojového učenia. Využíva populárne knižnice ako OpenCV, ML Kit alebo Mediapipe. Pre trénovanie modelov na malých vlastných datasetoch, v diplomovej práci je predstavená aplikácia na zostavnie datasetu a zreťazený proces na trénovanie neurónových sietí. Ten je založený na Airflow orchestračnom nástroji, ktorý ponúka jednoduché, ale efektívne používateľské rozhranie a spracovanie dát. Experimentálne výsledky ukazujú, že použitím týchto nástrojov sa urýchly počiatočný vývoj aplikácií. Sú navrhnuté tak, aby využívali objektovo orientované paradigma, dedičnosť a aby sa dali v budúcnosti rozširovať.

To help developers with creating smart assistant applications for board games this thesis proposes a set of tools for development -- an Android library and Airflow pipeline. Developers can quickly create proofs of concept or start their projects with them. An Android library called BGLIB has been developed and published for easy integration into projects. It provides various computer vision solutions, leveraging traditional algorithms, as well as machine learning approaches. It utilizes popular frameworks, such as OpenCV, ML Kit or Mediapipe. To train models on small custom datasets the thesis presents an application for building dataset and a pipeline to train neural networks. It is based on the Airflow orchestrating tool to provide simple, yet powerful user interface and data management. Experimental results suggest that the use of these tools will speed up the initial development process. They are designed to leverage object oriented paradigma, inheritance and be scalable for future extensions.