OpenCV python

Задание 1 - идентификация цвета, отслеживание цвета

Найдите красный шар.

Для мяча.png фото.

При отслеживании измените формат изображения на HSV, найдите цвета с помощью двоичной операции.

Улучшение качества изображения (удаление шума) с помощью морфологических операций.

Рассчитать центр тяжести - Добавить вычисленный центр тяжести к изображению.

Для видео movingball.mp4

Сделать отслеживание, как указано выше (для каждого кадра видео)

Задание 2 - Подсчет монет на подносе

В картинах лотка1.jpg... лоток8.jpg найти монеты 5 злотых или 5 грошей.

Используя преобразование Hougha, найдите как можно больше монет в рисунках.

Найдите края лотка.

Укажите область лотка.

Подсчитывайте монеты на лотке и вне его.

Определите сумму в лотке и в не лотка.

Настройте работу системы.

Полезные материалы: kola_tray.py, linie_tray.py, файлы лотков.jpg

Задание 3 - Найти бензопилу

Для фотографии пилы, например, saw1.jpg указать набор дескрипторов — это будет шаблон.

Поиск объекта на другой фотографии путем сравнения его с узором.

Для видео sawmovie.mp4

Выполните отслеживание шаблонов, как указано выше (для каждого видеокадра).

Полезные материалы: saw1.py... saw4.py и видеофильм.mp4

Задание 4 - Научите сверточную сеть распознавать изображения.

Подсчитайте монеты.

Для данных «CIFAR10 small image classification» из библиотеки Keras предложите и реализуйте разделение этих данных на обучающие данные и тестовые данные.

Предложите и обучите классификаторы с одним, двумя и тремя сверточными слоями.

Полезные ресурсы: s1.py

Все файлы могу отправить на почту.