Detekce očního bělma v obrazech

Abstract

Tato bakalářská práce se zabývá problematikou detekce očního bělma v obrazech. Hlavním cílem je popsat využívané metody detekce v reálném prostředí, jeden vhodný algoritmus realizovat a ověřit na volně přístupných vzorech. Pro realizaci aplikace je použit programovací jazyk Python s knihovnou OpenCV a s klasifikátory Haar Cascade, které jsou nutné pro získání pozic očí a lidské tváře. Popsány jsou metody na bázi prahování obrazu a detektorů kontur, dále algoritmy pro vyhledávání podobně zbarvených bodů a predikce pomocí význačných bodů. Součástí práce je i porovnání úspěšnosti jednotlivých detekcí.

This thesis deals with problematics of sclera detection inside images. The main aim of this work is describe of available sclera detection methods, realize one useful algorithm and verify it on on accessible samples. For implementation of application is utilized programming language Python with OpenCV library and Haar Cascade Classifiers, which are necessary for eyes and face detection. In thesis are described methods on thresholding bases and contour detection, algorithm for finding similar colored pixels and facial landmarks predictor. Part of this thesis is also comparison of success of individual detection