Kép alapú matematikai egyenletmegoldó-szoftver / számológép

Abstract

A szakdolgozat egy egyenletmegoldó / ábrázoló számológép szoftver, amely fotó alapú bemenetről felismeri és azonosítja az azon látható számokat, szimbólumokat és megoldja azokat. Ehhez szükséges képfeldolgozási algoritmusokat az OpenCV függvénykönyvtár segítségével végzi el, a feldolgozott képet pedig az EMNIST adathalmazból és saját adatokból betanított konvolúciós neurális háló értékeli ki. A dolgozat teljes egésze Python nyelvben íródott, melynek felhasználói felülete a beépített Tkinter könyvtár továbbfejlesztett CustomTkinter változatával készült, ezáltal könnyen volt integrálható a Python függvénykönyvtárakon alapuló backendhez. A szoftver felépítése a klasszikus MVC háromrétegű architektúráján alapul, mi szerint gondosan szét vannak választva a különböző rétegek egymástól: Prezentációs, Vezérlő és Modell réteg. A feltöltött képek feldolgozásáért, láthatóságuk tisztításáért és a gépi tanulással betanított ágens kiértékeléséhez szükséges normalizált alakra való hozásért az OpenCV keretrendszer felelős. Főbb feladatai ebben a projektben: Előfeldolgozás és zajszűrés, Átméretezés és szürkeárnyalatossá alakítás, Zajszűrés Gauss-szűrővel, Adaptív küszöbölés, Morfológiai tisztítás, Szegmentálás és kontúrkeresés majd Normalizálás. Matematikai hátteréhez használt Python könyvtárak a SymPy és a NumPy voltak. A mesterséges intelligenciához felhasznált technológiák a TensorFlow keretrendszer és a Keras könyvtár voltak.