UDVARDY, B. Zpracování obrazu a automatické řešení nonogramů [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2018.
Úkolem studenta bylo vhodně zpracovat fotografii nanogramu a automaticky jej vyřešit. Prvním krokem zadání, jenž ovlivňuje i všechny další, byla detekce mřížky hlavolamu, což z pohledu zpracování obrazu vypadá poměrně jednoduše. Při uvážení např. různorodosti vzhledu hlavolamů, jejich umístění ve snímku, dopředu neznámé velikosti, různých světelných podmínek či snímání méně kvalitními senzory v mobilních telefonech, se však již tento problém komplikuje. Přesto se studentovi povedlo navrhnout algoritmus, který mřížku oddělí od pozadí a jiných objektů, natočí ji a rozdělí nanogram na části s legendou a oblast pro vyplňování. Navržený postup si však neporadí se snímky snímanými pod větším úhlem nebo s prohnutými nanogramy. Dále student obrazy s legendou předpřipravil a rozpoznal pomocí vhodně nastaveného OCR Matlabu. Také podle zadání vyhledal několik solverů a vybraný, přestože je naprogramovaný v Javě, podle potřeby upravil, přidat k programu a správně s ním komunikoval. Navrhl i jednoduché uživatelské rozhraní, kde bohužel chybí režim nápovědy, který však student implementoval v testovacím skriptu (bez GUI). Zvolené postupy předchozích kroků bohužel neumožnili dostatečně robustně řešit částečně nebo kompletně vyřešené hlavolamy. I přes snahu studenta a hledání kompromisů, všechny testované přístupy ovlivňovaly spolehlivost ostatních provedených kroků. Student pracoval samostatně. K práci přistupoval zodpovědně a věnoval ji velké úsilí i čas. Zájem o práci lze vidět i z účasti na studentské soutěži EEICT. Musím také ocenit schopnost komunikovat, i v psaném projevu, v češtině. Vytvořený kód je srozumitelný, možná mohl být lépe komentovaný. I přes zmíněné nedostatky pan Udvardy jistě prokázal bakalářské schopnosti, proto práci doporučuji k obhajobě s hodnocením C.
Práce je středně náročná po stránce odborné i časové. Část práce s předvyplněnými nonogramy není řešená, protože student ji nedokázal zapracovat do zvolené koncepce řešení. V databázi nejsou přítomny ani snímky pro testování této varianty. Jelikož se jedná o menší a přitom obtížnější část zadání, je možné zadání i vzhledem k funkčnímu výsledku zbývající části považovat za splněné. I zvolenou koncepci lze prohlásit za správnou. Práce je schopná vyřešit základní úlohu se vstupním snímkem, který má požadovaný formát a akceptovatelné zkreslení. Řešení je částečně splněno za pomoci dostupných knihoven, jejich propojení a doplnění kódu do funkčního stavu, včetně GUI, je prací studenta. Během práce student narazil na problémy, které vyřešil plně, částečně, nebo mu na ně nezbyl čas (vliv zkreslení, chybná detekce některých znaků, předvyplnění, možnost interaktivní práce s vykresleným řešením pomocí grafického okna…). I když, patrně z nedostatku času, jsou některé části nedotažené, student se v závěru na několika stranách zamýšlel nad možným řešením nedostatků navázaným na jejich rozbor. Práce je zpracována v logickém sledu, jednotlivým kapitolám je věnován odpovídající prostor. Práce je čitelná, bez většího množství překlepů a chyb. V kapitole 2.2.2.1 popisuje oddělování číslic na základě počtu pixelů což je dosti hrubá metoda. Zvláště, když se počet pixelů může měnit při transformaci zkosení. Jelikož je umístění číslic známo, bylo možné vytvořit určitě lepší metodu. V příkladu na přiloženém CD jsou adresy souborů dány v adresářové struktuře disku autora, měly být relativně. Zpracování snímků je pomalejší, což bych u ověření funkčnosti nepovažoval za chybu. Přiložená práce svědčí o bakalářských schopnostech studenta.
eVSKP id 110963