OSE Softwareumgebung - Versionsgeschichte

Daniel.block2@stud.hshl.de: Hinzufügen von PAP für Spurbreitenerkennung

2025-01-31T11:28:28Z

Hinzufügen von PAP für Spurbreitenerkennung

← Nächstältere Version		Version vom 31. Januar 2025, 11:28 Uhr
Zeile 129:		Zeile 129:
	Die Berechnung der Schnittpunktkoordinaten erfolgt, wie in der Abbildung dargestellt. Nachdem die Variablen initialisiert wurden, wird das aktuelle Bild durchlaufen. Dabei wird von unten nach oben zeilenweise vorgegangen. Der Abstand der Zeilen erhöht sich mit zunehmender Bildhöhe, da die näheren Punkte relevanter sind. In dieser Schleife werden als erstes die nicht gefundenen Punkte aus dem vorherigen Zyklus eingezeichnet. Das ermöglicht eine bessere Analyse der Ergebnisse. Für jede Zeile wurde ein Gate festgelegt in dem der nächste Spurpunkt zu finden ist. Dieses Gate ergibt sich aus dem letzten gefundenen Punkt.		Die Berechnung der Schnittpunktkoordinaten erfolgt, wie in der Abbildung dargestellt. Nachdem die Variablen initialisiert wurden, wird das aktuelle Bild durchlaufen. Dabei wird von unten nach oben zeilenweise vorgegangen. Der Abstand der Zeilen erhöht sich mit zunehmender Bildhöhe, da die näheren Punkte relevanter sind. In dieser Schleife werden als erstes die nicht gefundenen Punkte aus dem vorherigen Zyklus eingezeichnet. Das ermöglicht eine bessere Analyse der Ergebnisse. Für jede Zeile wurde ein Gate festgelegt in dem der nächste Spurpunkt zu finden ist. Dieses Gate ergibt sich aus dem letzten gefundenen Punkt.

	In diesem Gate wird ein Spurpunkt mittels der Funktion Spursuchen ermittelt. In dieser Funktion werden die Punkte im Gate durchgegangen. Wird eine Wechsel von Schwarz auf Weiß detektiert, werden die weißen Pixel gezählt. Stimmen diese mit einer festgelegten Toleranz mit der Spurbreite überein, gilt die Spur als gefunden. Die letzte gefundene Spur wird als rechte Spur gespeichert.		In diesem Gate wird ein Spurpunkt mittels der Funktion Spursuchen ermittelt. In dieser Funktion werden die Punkte im Gate durchgegangen. Wird eine Wechsel von Schwarz auf Weiß detektiert, werden die weißen Pixel gezählt. Stimmen diese mit einer festgelegten Toleranz mit der Spurbreite überein, gilt die Spur als gefunden. Die letzte gefundene Spur wird als rechte Spur gespeichert. Die Abbildung Spurbreite_PAP zeigt den PAP für diese Funktion.

			[[Datei:Spurbreite pap.png\|600px\|mini\|links\|Spurbreite_PAP]]
			<br clear=all>
	Wenn kein Spurpunkt gefunden wurde, wird nichts gespeichert, aber der letzte gefundene Punkt (vorheriger Zyklus) wird für das neue Gate verwendet. Gefundene Punkte werden gespeichert und eingezeichnet. Wenn es der erste Schnittpunkt des Bildes ist, wird dieser als Startpunkt für das nächste Bild gespeichert. Die Gefundenen Schnittpunkte werden gezählt. Sobald die Arraygröße überschritten wird oder das ende des Bilds erreicht wird, wird das Suchen abgebrochen. Die Anzahl der gefundenen Punkte wird übergeben, um nur daraus das Polynom zu berechnen.		Wenn kein Spurpunkt gefunden wurde, wird nichts gespeichert, aber der letzte gefundene Punkt (vorheriger Zyklus) wird für das neue Gate verwendet. Gefundene Punkte werden gespeichert und eingezeichnet. Wenn es der erste Schnittpunkt des Bildes ist, wird dieser als Startpunkt für das nächste Bild gespeichert. Die Gefundenen Schnittpunkte werden gezählt. Sobald die Arraygröße überschritten wird oder das ende des Bilds erreicht wird, wird das Suchen abgebrochen. Die Anzahl der gefundenen Punkte wird übergeben, um nur daraus das Polynom zu berechnen.
	<br>		<br>

Daniel.block2@stud.hshl.de: /* Programmablaufdiagramm */ Bildtitel angepasst

2025-01-30T22:43:22Z

Programmablaufdiagramm: Bildtitel angepasst

← Nächstältere Version		Version vom 30. Januar 2025, 22:43 Uhr
Zeile 342:		Zeile 342:
	Das nachfolgende Programmablaufdiagramm (PAP) veranschaulicht die Funktionsweise der dynamischen Anpassung der ROI anhand der aktuellen Werte von OSE_SpurparamterA_f32 und maxArrayGroesse:		Das nachfolgende Programmablaufdiagramm (PAP) veranschaulicht die Funktionsweise der dynamischen Anpassung der ROI anhand der aktuellen Werte von OSE_SpurparamterA_f32 und maxArrayGroesse:

	[[Datei:ROIAnpassung pap.png\|600px\|mini\|links\|~~Anzeige der Spurpunkte~~]]		[[Datei:ROIAnpassung pap.png\|600px\|mini\|links\|Anpassung des ROI in Kurven PAP]]
	<br clear = all>		<br clear = all>
	Diese Erweiterung sorgt für eine präzisere Spurerkennung, insbesondere in engen Kurven, und trägt zur Verbesserung der Fahrstabilität bei.		Diese Erweiterung sorgt für eine präzisere Spurerkennung, insbesondere in engen Kurven, und trägt zur Verbesserung der Fahrstabilität bei.

	<br clear = all>		<br clear = all>

	= Daten senden =		= Daten senden =

Daniel.block2@stud.hshl.de: Hinzufügen von Visualisierung der erkannten Spurpunkte und Dynamische Anpassung der Region of Interest (ROI) in Kurven und der Anpassung der Bildausgabe durch Skalierung

2025-01-30T22:42:48Z

Hinzufügen von Visualisierung der erkannten Spurpunkte und Dynamische Anpassung der Region of Interest (ROI) in Kurven und der Anpassung der Bildausgabe durch Skalierung

@@ Zeile 44: / Zeile 44: @@
 =Simulationsumgebung=
 In der Simulationsumgebung wird ein vorher aufgezeichnetes Videobild genutzt, um das Kamerabild zu simulieren. Dazu wird im ersten Schritt, sobald die Simulation ausgewählt wurde, der Dateipfad des Videos eingelesen. In der config.ini kann eingestellt werden, welches Video für die Simulation verwendet werden soll. Es reicht dabei lediglich den Dateinamen zu ändern, das Standard Video ist "Rundkurs.mp4" und sollte auf jeden Fall im Ordner enthalten sein. Im SVN müssen die Videos unter: https://svn.hshl.de/svn/MTR_SDE_Praktikum/trunk/Software/Simulation_Bildverarbeitung_und_Spurerkennung/Videos/Rundkurs.mp4 hinterlegt sein. Falls der Dateiname in der Config.ini falsch hinterlegt ist, wird in der Konsole kurz "Ungültige Eingabe!" angezeigt, bevor dann wieder die Auswahlseite für Simulation, das Live-Bild usw. angezeigt wird. Sobald der Dateipfad zum Video richtig hinterlegt wurde, sollte diese Fehlermeldung nicht mehr erscheinen und die Simulation starten.
 Mit der Funktion '''FA_InitVideo''' werden die Ausgabefenster der Bilder angepasst. Welche Bilder Ausgegeben werden sollen, kann ebenfalls in der Config-Datei festgelegt werden.
@@ Zeile 281: / Zeile 288: @@
 Durch diese Rücktransformation des Polynoms ist es möglich, das Polynom im Ausgabefenster darzustellen. Die folgende Abbildung zeigt das Ausgabefenster mit dem gefilterten Polynom, welches so an die dSPACE-Karte übertragen wird.
 [[Datei:AnzeigeFinaleSpur.png|600px|mini|links|Anzeige des finalen Spurpolynoms]]
 = Daten senden =

Daniel.block2@stud.hshl.de: /* Bildverarbeitung */ Rücktransformation für die Anzeige des finalen Spurpolynoms hinzugefügt

2025-01-30T22:06:46Z

Bildverarbeitung: Rücktransformation für die Anzeige des finalen Spurpolynoms hinzugefügt

@@ Zeile 182: / Zeile 182: @@
 ==Schritt 5: Stopplinienerkennung==
 '''Autor:''' [[Benutzer:Florian Brinkmann|Florian Brinkmann]]
 Die Beschreibung der Stopplinienerkennung wurde aufgrund der Komplexität in einen eigenen Artikel ausgelagert. <br>
 '''Hier geht es zum Artikel'''     [[Datei:Ezgif-3-aa149494be25.gif]] [[OSE Stopplinienerkennung]]
 = Daten senden =

Johann Kismann: /* Schritt 1: Transformation */

2024-01-15T11:02:34Z

Schritt 1: Transformation

← Nächstältere Version		Version vom 15. Januar 2024, 11:02 Uhr
Zeile 84:		Zeile 84:

	==Schritt 1: Transformation==		==Schritt 1: Transformation==
			[[Datei:OSE_ROI_Fahrzeug_1.png\|200px\|thumb\|right\|Lage des ROI im Fahrzeug-KOS (Wagen 1)]]
	Die Transformation des Bildes findet in der Funktion '''cv::Mat BTF_ImgTransf(cv::Mat img_Mat, bool ausgabe_abit[])''' statt. Diese befindet sich in der Datei '''Bildtransformation.cpp.		Die Transformation des Bildes findet in der Funktion '''cv::Mat BTF_ImgTransf(cv::Mat img_Mat, bool ausgabe_abit[])''' statt. Diese befindet sich in der Datei '''Bildtransformation.cpp.

Zeile 95:		Zeile 96:
	Abschließend wird das Bild noch mithilfe eines Kantenerkennungsalgorithmus durch die '''cv::Canny(OSE_zielBild_st, OSE_filterBild_st, 100, 200, 3);''' Funktion in ein Kantenbild überführt, dass zurückgegeben wird.		Abschließend wird das Bild noch mithilfe eines Kantenerkennungsalgorithmus durch die '''cv::Canny(OSE_zielBild_st, OSE_filterBild_st, 100, 200, 3);''' Funktion in ein Kantenbild überführt, dass zurückgegeben wird.

	~~[[Datei:OSE_ROI_Fahrzeug_1.png\|200px\|thumb\|right\|Lage des ROI im Fahrzeug-KOS (Wagen 1)]]~~
	Für die weitere Verwendung der Vogelperspektive wird nur ein bestimmter Region of Interest (ROI) benötigt. Die nebenstehende Abbildung zeigt die Lage und Größe des ROI im Fahrzeug-Koordinatensystem. Gemessen wurde vom Ursprung des Fahrzeug-KOS aus, also ohne Berücksichtigung des vorderen Bumpers (siehe auch [[Fahrzeughardware#Konstruktion_und_Gesamtaufbau \| Fahrzeughardware]]). Somit beträgt der Abstand zwischen ROI und Fahrzeug <math> 520\,mm </math>. Zur Umrechnung von (Bild-)Pixel (px) in mm ergeben sich folgende Faktoren:		Für die weitere Verwendung der Vogelperspektive wird nur ein bestimmter Region of Interest (ROI) benötigt. Die nebenstehende Abbildung zeigt die Lage und Größe des ROI im Fahrzeug-Koordinatensystem. Gemessen wurde vom Ursprung des Fahrzeug-KOS aus, also ohne Berücksichtigung des vorderen Bumpers (siehe auch [[Fahrzeughardware#Konstruktion_und_Gesamtaufbau \| Fahrzeughardware]]). Somit beträgt der Abstand zwischen ROI und Fahrzeug <math> 520\,mm </math>. Zur Umrechnung von (Bild-)Pixel (px) in mm ergeben sich folgende Faktoren:
	* x-Richtung (längs): <math> \frac{2710\,mm}{1113\,px} = 2,4\,\frac{mm}{px} </math>		* x-Richtung (längs): <math> \frac{2710\,mm}{1113\,px} = 2,4\,\frac{mm}{px} </math>
	* y-Richtung (quer): <math> \frac{1200\,mm}{752\,px} = 1,6\,\frac{mm}{px} </math>		* y-Richtung (quer): <math> \frac{1200\,mm}{752\,px} = 1,6\,\frac{mm}{px} </math>

	Die ermittelten Transformations-Parameter müssen in der Funktion "KosTrafo" hinterlegt werden. Diese Funktion befindet sich in der Spurerkennung.cpp, die ~~inerhalb~~ der main() aufgerufen wird.		[[Datei:KosTrafo Funktion.PNG\|400px\|thumb\|right\|KosTrafo-Funktion]]
	Die benötigten Parameter heißen "UmrechungsfaktorX", "UmrechungsfaktorY" und "AbstandROI". Diese sind vor einer swtich-~~Case~~ Anwendung deklariert und ~~werde~~ abhängig, ~~welches Fahrzeug gewählt wurde, unterschiedlich~~ initialisiert.		Die ermittelten Transformations-Parameter müssen in der Funktion "KosTrafo" hinterlegt werden. Diese Funktion befindet sich in der Spurerkennung.cpp, die innerhalb der main() aufgerufen wird.
			Die benötigten Parameter heißen "UmrechungsfaktorX", "UmrechungsfaktorY" und "AbstandROI". Diese sind vor einer swtich-case-Anwendung deklariert und werden abhängig von der Wahl des Fahrzeuges beim Start des Programms, entsprechend initialisiert (siehe Abbildung: KosTrafo-Funktion).

	==Schritt 2: Spurerkennung==		==Schritt 2: Spurerkennung==

Dominik Koenig: /* Schritt 1: Transformation */

2024-01-15T09:35:56Z

Schritt 1: Transformation

← Nächstältere Version		Version vom 15. Januar 2024, 09:35 Uhr
Zeile 86:		Zeile 86:
	Die Transformation des Bildes findet in der Funktion '''cv::Mat BTF_ImgTransf(cv::Mat img_Mat, bool ausgabe_abit[])''' statt. Diese befindet sich in der Datei '''Bildtransformation.cpp.		Die Transformation des Bildes findet in der Funktion '''cv::Mat BTF_ImgTransf(cv::Mat img_Mat, bool ausgabe_abit[])''' statt. Diese befindet sich in der Datei '''Bildtransformation.cpp.

	In dieser Funktion werden zunächst die intrinsischen Kameraparameter eingegeben, die mithilfe der Matlab Toolbox Camera Calibrator erstellt wurden. Dazu wurde ein Schachbrettmuster genutzt, dass in verschiedenen Perspektiven vor die Kamera gehalten wurde. Wie man an diese Parameter dann kommt ist in der Matlab Hilfe hier '''[https://de.mathworks.com/help/vision/camera-calibration.html Camera Calibration]''' ~~oder~~ im Wiki Artikel '''[[Kameraparametrierung \| Kamerakalibrierung]]''' beschrieben.		In dieser Funktion werden zunächst die intrinsischen Kameraparameter eingegeben, die mithilfe der Matlab Toolbox Camera Calibrator erstellt wurden. Dazu wurde ein Schachbrettmuster genutzt, dass in verschiedenen Perspektiven vor die Kamera gehalten wurde. Wie man an diese Parameter dann kommt ist in der Matlab Hilfe hier '''[https://de.mathworks.com/help/vision/camera-calibration.html Camera Calibration]''' , im Wiki Artikel '''[[Kameraparametrierung \| Kamerakalibrierung]]''' oder im Wiki-Artikel '''[[Kalibrierung der Kamera \| Kalibrierung der Kamera]]''' beschrieben.

	Dann erfolgt die Umwandlung des Bildes in ein Graustufenbild, was in der Funktion '''binarisierung(img_Mat, ausgabe_abit[2], ausgabe_abit[3]);''' stattfindet. Rückgabewert ist dann ein schwarz weiß Bild der Kamera in der Ursprungsgröße.		Dann erfolgt die Umwandlung des Bildes in ein Graustufenbild, was in der Funktion '''binarisierung(img_Mat, ausgabe_abit[2], ausgabe_abit[3]);''' stattfindet. Rückgabewert ist dann ein schwarz weiß Bild der Kamera in der Ursprungsgröße.
Zeile 97:		Zeile 97:
	[[Datei:OSE_ROI_Fahrzeug_1.png\|200px\|thumb\|right\|Lage des ROI im Fahrzeug-KOS (Wagen 1)]]		[[Datei:OSE_ROI_Fahrzeug_1.png\|200px\|thumb\|right\|Lage des ROI im Fahrzeug-KOS (Wagen 1)]]
	Für die weitere Verwendung der Vogelperspektive wird nur ein bestimmter Region of Interest (ROI) benötigt. Die nebenstehende Abbildung zeigt die Lage und Größe des ROI im Fahrzeug-Koordinatensystem. Gemessen wurde vom Ursprung des Fahrzeug-KOS aus, also ohne Berücksichtigung des vorderen Bumpers (siehe auch [[Fahrzeughardware#Konstruktion_und_Gesamtaufbau \| Fahrzeughardware]]). Somit beträgt der Abstand zwischen ROI und Fahrzeug <math> 520\,mm </math>. Zur Umrechnung von (Bild-)Pixel (px) in mm ergeben sich folgende Faktoren:		Für die weitere Verwendung der Vogelperspektive wird nur ein bestimmter Region of Interest (ROI) benötigt. Die nebenstehende Abbildung zeigt die Lage und Größe des ROI im Fahrzeug-Koordinatensystem. Gemessen wurde vom Ursprung des Fahrzeug-KOS aus, also ohne Berücksichtigung des vorderen Bumpers (siehe auch [[Fahrzeughardware#Konstruktion_und_Gesamtaufbau \| Fahrzeughardware]]). Somit beträgt der Abstand zwischen ROI und Fahrzeug <math> 520\,mm </math>. Zur Umrechnung von (Bild-)Pixel (px) in mm ergeben sich folgende Faktoren:
	* x-Richtung (längs): <math> \frac{~~271~~\,mm}{1113\,px} = 2,4\,\frac{mm}{px} </math>		* x-Richtung (längs): <math> \frac{2710\,mm}{1113\,px} = 2,4\,\frac{mm}{px} </math>
	* y-Richtung (quer): <math> \frac{1200\,mm}{752\,px} = 1,6\,\frac{mm}{px} </math>		* y-Richtung (quer): <math> \frac{1200\,mm}{752\,px} = 1,6\,\frac{mm}{px} </math>

			Die ermittelten Transformations-Parameter müssen in der Funktion "KosTrafo" hinterlegt werden. Diese Funktion befindet sich in der Spurerkennung.cpp, die inerhalb der main() aufgerufen wird.
			Die benötigten Parameter heißen "UmrechungsfaktorX", "UmrechungsfaktorY" und "AbstandROI". Diese sind vor einer swtich-Case Anwendung deklariert und werde abhängig, welches Fahrzeug gewählt wurde, unterschiedlich initialisiert.

	==Schritt 2: Spurerkennung==		==Schritt 2: Spurerkennung==

Ulrich Schneider: /* Quick Start */

2023-08-16T10:24:08Z

Quick Start

← Nächstältere Version		Version vom 16. August 2023, 10:24 Uhr
Zeile 13:		Zeile 13:
	# C++ Erweiterung herunterladen und installieren		# C++ Erweiterung herunterladen und installieren
	# Vr Cam Lab installieren um die Treiber zu erhalten [https://www.vrmagic-imaging.com/service/downloads/usb-platform-downloads Vr Cam Lab] <br>		# Vr Cam Lab installieren um die Treiber zu erhalten [https://www.vrmagic-imaging.com/service/downloads/usb-platform-downloads Vr Cam Lab] <br>
	# ~~Open Cv~~ in der Version 3.0.0 installieren und auf der Festplatte D entpacken. '''Wichtig: Oberordner muss opencv heißen (D:\opencv\...)'''		# [[Einrichten_von_OpenCV_in_Visual_Studio\|OpenCV]] in der Version 3.0.0 installieren und auf der Festplatte D entpacken. '''Wichtig: Oberordner muss opencv heißen (D:\opencv\...)'''
	# Svn auschecken. Die aktuelle Software liegt unter dem Pfad: https://svn.hshl.de/svn/MTR_SDE_Praktikum/trunk/Software/OSE_Draufsicht_Spurpolynom_RS232 <br>		# Svn auschecken. Die aktuelle Software liegt unter dem Pfad: https://svn.hshl.de/svn/MTR_SDE_Praktikum/trunk/Software/OSE_Draufsicht_Spurpolynom_RS232 <br>
	# Videopfad in der Config.ini Datei auf den lokalen Speicherort ändern. Das Video für die Simulation befindet sich unter: https://svn.hshl.de/svn/MTR_SDE_Praktikum/trunk/Software/OSE_Draufsicht_Spurpolynom_RS232/Video/Rundkurs.mp4<br>		# Videopfad in der Config.ini Datei auf den lokalen Speicherort ändern. Das Video für die Simulation befindet sich unter: https://svn.hshl.de/svn/MTR_SDE_Praktikum/trunk/Software/OSE_Draufsicht_Spurpolynom_RS232/Video/Rundkurs.mp4<br>

Ulrich Schneider am 14. August 2023 um 11:49 Uhr

2023-08-14T11:49:47Z

← Nächstältere Version		Version vom 14. August 2023, 11:49 Uhr
Zeile 8:		Zeile 8:
	<br>		<br>
	= Quick Start=		= Quick Start=
	[[Datei:Uebersicht Tool Landschaft Wiki.png\|right\|600px\|thumb\|Toolübersicht über den autonomen mobilen Roboter (AMR, jetzt CCF)]]		[[Datei:Uebersicht Tool Landschaft Wiki.png\|right\|600px\|thumb\|Abb. 1: Toolübersicht über den autonomen mobilen Roboter (AMR, jetzt CCF)]]
	# Visual Studio installieren [https://www.microsoft.com/de-de/techwiese/aktionen/visual-studio-kostenlos.aspx Visual Studio Community 2019] <br>		# Visual Studio installieren [https://www.microsoft.com/de-de/techwiese/aktionen/visual-studio-kostenlos.aspx Visual Studio Community 2019] <br>
	# In Visual Studio mit Studentenemail-Adresse Account erstellen und kostenlos anmelden		# In Visual Studio mit Studentenemail-Adresse Account erstellen und kostenlos anmelden
Zeile 26:		Zeile 26:

	=Programmstruktur=		=Programmstruktur=
	[[Datei:Pap Sim Live.png\|800px\|thumb\|right\|PAP der Programmstruktur]]		[[Datei:Pap Sim Live.png\|800px\|thumb\|right\|Abb. 2: PAP der Programmstruktur]]

	Die Softwareumgebung ermöglicht es, in einer Umgebung die Simulation und das Livebild anzuzeigen und die Koeffizienten des Spurpolynoms auszugeben. Zusätzlich soll die Kalibrierung der Kamera auch möglich werden (im Aufbau). In der untenstehenden Abbildung ist die Struktur dieser Softwareumgebung dargestellt.		Die Softwareumgebung ermöglicht es, in einer Umgebung die Simulation und das Livebild anzuzeigen und die Koeffizienten des Spurpolynoms auszugeben. Zusätzlich soll die Kalibrierung der Kamera auch möglich werden (im Aufbau). In der untenstehenden Abbildung ist die Struktur dieser Softwareumgebung dargestellt.

Yannick Schmidt: /* Schritt 3: Koordinatentransformation */

2023-01-12T18:51:23Z

Schritt 3: Koordinatentransformation

← Nächstältere Version		Version vom 12. Januar 2023, 18:51 Uhr
Zeile 156:		Zeile 156:

	Dafür wurde die Funktion '''KosTrafo(real_T xWerte[], real_T yWerte[], int& laengeArray)''' in die '''Spurerkennung.cpp''' implementiert, welche die X- und Y-Positionen der erkannten Spurpunkte vom Bild-KOS in das Fahrzeug-KOS umrechnet.		Dafür wurde die Funktion '''KosTrafo(real_T xWerte[], real_T yWerte[], int& laengeArray)''' in die '''Spurerkennung.cpp''' implementiert, welche die X- und Y-Positionen der erkannten Spurpunkte vom Bild-KOS in das Fahrzeug-KOS umrechnet.
	Für einen möglichst geringen Rechenaufwand wurde eine zweidimensionale Transformationsmatrix verwendet und die festen Werte der Drehung eingetragen.		Für einen möglichst geringen Rechenaufwand wurde eine zweidimensionale Transformationsmatrix verwendet und die festen Werte der Drehung und Spiegelung der Y-Achse eingetragen.
	Die Transformationsmatrix sieht wie folgt aus:		Die Transformationsmatrix sieht wie folgt aus:
	{\| class="wikitable"		{\| class="wikitable"
Zeile 167:		Zeile 167:
	\| 0 \|\| 0 \|\| 1		\| 0 \|\| 0 \|\| 1
	\|}		\|}
			Zuletzt folgt noch eine Umrechnung von Pixel in mm nach den in Schritt 1 vorgestellten Parametern.

	<br clear=all>		<br clear=all>

Yannick Schmidt: /* Schritt 3: Koordinatentransformation */

2023-01-12T18:48:45Z

Schritt 3: Koordinatentransformation

← Nächstältere Version		Version vom 12. Januar 2023, 18:48 Uhr
Zeile 155:		Zeile 155:
	\|}		\|}

			Dafür wurde die Funktion '''KosTrafo(real_T xWerte[], real_T yWerte[], int& laengeArray)''' in die '''Spurerkennung.cpp''' implementiert, welche die X- und Y-Positionen der erkannten Spurpunkte vom Bild-KOS in das Fahrzeug-KOS umrechnet.
			Für einen möglichst geringen Rechenaufwand wurde eine zweidimensionale Transformationsmatrix verwendet und die festen Werte der Drehung eingetragen.
			Die Transformationsmatrix sieht wie folgt aus:
			{\| class="wikitable"
			\|+ Transformationsmatrix
			\|-
			\| cos(90) = 0 \|\| -sin(90) = -1 \|\| AbstandROI+Bildlänge
			\|-
			\| sin(90) * -1 = -1 \|\| cos(90) = 0 \|\| Bildbreite/2
			\|-
			\| 0 \|\| 0 \|\| 1
			\|}

	<br clear=all>		<br clear=all>