Соломко, Юлія Олександрівна2023-06-222023-06-222022Соломко, Ю. О. Розробка системи для визначення домінуючих кольорів на зображенні з використанням методу машинного навчання : дипломна робота бакалавра / Ю. О. Соломко. – Одеса, 2022. – 41 с.https://dspace.onu.edu.ua/handle/123456789/35538У дипломній роботі розроблено систему для визначення домінуючих кольорів на зображенні з використанням методів машинного навчання. Системи машинного зору дозволяють на основі кольору та колірної моделі об'єктів визначати їх місцезнаходження та наявність, проводити вимірювання та підрахунок у процесі виробництва безпосередньо на конвеєрі чи виробничій лінії, виконувати класифікацію лікарських препаратів за кольором вмісту, виявляти браковані лікарські препарати за відтінком їхнього вмісту. Тому визначення основної палітри кольорів є актуальною проблемою, яку вирішують методами машинного навчання. Метою роботи є створення системи ідентифікації кольорів з зображення з використанням методів машинного навчання. В результаті проведених в роботі досліджень за методами виявлення кольору на зображенні спроектована та реалізована система розпізнавання кольору, що складається з модуля згорткової мережі та модуля розкладання на колірні відтінки методом KMeans. Модуль згорткової нейронної мережі за допомогою моделі та функції збереження найкращих ваг класифікує зображення за приналежністю до одного з семи класів кольорів. Модуль розкладання на колірні відтінки видає обрану кількість домінуючих відтінків у вигляді діаграми з маркуванням кожного відтінка у форматі HEX. Система колірної ідентифікації навчена та протестована з використанням двох наборів даних: класичний набор даних для визначення кольору з зображеннями автомобілів та створений спеціально для даної роботи набор даних, що складається з зображень квітів.In the thesis has been developed a system for determining the dominant colors in the image using machine learning methods. Machine vision systems allow to determine their location and presence on the basis of color and color model of objects, to measure and count in the production process directly on the conveyor or production line, to classify drugs by color content, to identify defective drugs by shade of their content. Therefore, the definition of the main color palette is an urgent problem, which is solved by machine learning methods. The aim of the work is to create a system of color identification from the image using machine learning methods. As a result of research on the methods of color detection in the image, a color recognition system was designed and implemented, consisting of a module of convolutional network and a module of decomposition into color shades by KMeans. The convolutional neural network module uses the best weight conservation model and function to classify images according to one of seven color classes. The color decomposition module outputs the selected number of dominant shades in the form of a chart with the marking of each shade in HEX format. The color identification system has been trained and tested using two data sets: the classic color data set with car images and a specially created data set consisting of color images.uk123 комп’ютерна інженеріясистемаколірвідтінкиметод машинного навчанняDiplomas