Diskussion:SoSe24 - Praktikum Systementwurf - Inverse Perspektiventransformation (IPT)

Aus HSHL Mechatronik
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--Ulrich Schneider (Diskussion) 08:40, 21. Jun. 2024 (UTC)

Qualität der Lösung der Aufgaben gemäß der Bewertungskriterien

Vollständigkeit

  • Die Aufgaben wurden vollständig gelöst und die Algorithmen arbeiten "korrekt" mit hoher Zuverlässigkeit (>98%) bei Variation der Eingangsdaten.

Ergebnis-Qualität

  • Die Qualität des Ergebnisses erfüllt die Erwartungen.
  • Z. 79 rgb2gray liefert in diesem Fall ein ungenügendes Ergebnis. Der Lichtklecks verfälscht die rechte Spur und muss bei der Binarisierung entfernt werden.

Quelltext-Effizienz

  • Der Algorithmus wurde effizient programmiert.

Quelltext-Lesbarkeit

  • Der Quelltext ist für den Beurteiler leicht zu verstehen und die Dokumentation mit PAP erläutert die Funktion.
  • Vermeiden Sie absolute Pfade (Z. 31-34).
  • Löschen Sie nicht verwendeten Quelltext (Z. 36, 40).
  • Z. 4: startInversivePerpektivenTransformation.m Wieso eigentlich inversive? Inverse wäre korrekt.
  • Z. 43 u.A. Ergänzen Sie Einheiten im Kommentar.

Nachhaltigkeit

  • Der Header ist unvollständig.
  • Der in Quelltext 1 beschriebene Quelltext ist nicht im angegebenen Ordner zu finden (startInversePerspektivenTransformation.m).
  • Sicher Sie keine *.asv-Dateien in SVN.
  • Verwenden Sie aussagekräftige Log-Texte. Was sind "Kleinigkeiten"?
  • Halten Sie sich beim Programmieren an die Programmierrichtlinien für MATLAB®.
  • Nutzen Sie beispielsweise sprechende Variablen in deutscher Sprache (z. B. fFokaleLaenge anstelle von fc).
  • Notwendige Dateien fehlen.
  • Kopieren Sie auf keinen Fall Daten in SVN.

Qualität der Dokumentation im Wiki-Artikel

  • Referenzieren Sie alle Abbildungen, Tabellen, Quelltexte und sonstige Quellen im Text.
  • Erweitern Sie die Tabelle 1 und 2 um die deutschen Bezeichnungen, MATLAB®-Bezeichnungen und Formelzeichnungen.
  • Nutzen Sie eine erläuternde Skizze zur Visualisierung des ROI.
  • Die Kamerakalibrierung sollte für Wagen 1 und Wagen 2 durchgeführt werden. Wo wurde Wagen 2 dokumentiert?

Problembeschreibung

  • Das Problem wurde nachvollziehbar beschrieben.

Analyse der Ursachen der Probleme

  • Mögliche Ursachen wurden analysiert.

Beschreibung der Sie Maßnahmen zur Beseitigung der identifizierten Ursache(n)

  • Maßnahme 1 und 3 verstehe ich nicht.

Beantwortung der Lernzielkontrollfragen

  • Wofür werden die Kamerakalibrierparameter verwendet? Entzerrung und IPT.
  • Was ist ein Region-of-Interest (ROI)? Wie wird dieser gewählt? Zweite Frage bleibt offen.
  • Wie führt man eine effektive Binarisierung durch? farbbasiert/adaptiv.
  • Welche Fehler zeigen sich im Binärbild? Wie lassen sich diese beheben?
    • 0m37s: Lichtflecken → effektive Binarisierung, Außenverschattung/Kunstlicht, Plausibilisierung über Breite der Spurmarkierung
    • 0m37s: Verlust der linken Fahrspur → ROI erweitern
    • 0m37s: Lücken in der Fahrspur → morphologische Operationen
    • 0m51s: Hintergrundobjekte → Schachbrettteppich entfernen

Tipps:

  • Nutzen Sie für den Beleg der Entzerrung ein Schachbrettmuster (Teppich) und zeichnen Sie mit xline, yline Referenzlinien ein.

Offene Fragen

  • Wie groß ist der Blindbereich? Nutzen Sie eine Referenz im Bild. z. B. "erste sichtbare Objekt bei 60 cm".
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