Search academic texts

Information × Registration Number 2121U007902, Article popup.category Бакалаврська робота Title Додаток для розпізнавання та обробки даних з математичного графіка (AI translated) popup.author Фризюк Микола ОлександровичFryziuk Mykola Oleksandrovych popup.publication 01-06-2021 popup.source_user Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» popup.source https://ela.kpi.ua/handle/123456789/41838 popup.publisher Київ Description В бакалаврському дипломному проекті розроблено додаток для розпізнавання та обробки даних з математичного графіка. За останні десять років достатньо сильно розвинулись засоби графічного представлення великих масивів даних – графіки продажів, чарти акцій, графіки росту криптовалют та багато інших. Всі вони представлені у графічному вигляді та можуть змінюватись буквально що хвилини, саме тому засоби збору такої інформації набувають актуальності. Запропоноване програмне забезпечення вирішує основні проблеми аналогічного даному в цій сфері – швидкість обчислення та повна автоматизація для визначеного виду представлення графіка. Додаток має широку сферу застосування. Програмне забезпечення було написане на мові Python, з використанням ряду швидкодіючих бібліотек, які в свою чергу написані на мові C. До них ввійшли OpenCV, NumPy, Pillow та допоміжні SQLite3, OS. An application for recognition and processing of data from mathematical graphs has been developed in the bachelor's diploma project. Over the last ten years, the means of graphical representation of large data sets - sales charts, stock charts, growth charts of cryptocurrencies and many others - have developed quite strongly. All of them are presented in graphical form and can change literally every minute, which is why the means of collecting such information are becoming relevant. The proposed software solves the main problems of similar in this area - the speed of calculation and full automation for a particular type of graph presentation. The application has a wide scope. The software was written in Python, using a number of fast libraries, which in turn are written in C. These include OpenCV, NumPy, Pillow and auxiliary SQLite3, OS. popup.nrat_date 2025-11-05 Close