Verkehrszeichenerkennung - Versionsgeschichte

Michael Deitel: /* Letzte Schritte und anzeigen der Geschwindigkeit */

2014-06-21T15:06:06Z

Letzte Schritte und anzeigen der Geschwindigkeit

← Nächstältere Version		Version vom 21. Juni 2014, 15:06 Uhr
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	RGB{k}(1000:999+length(speed(:,1)),1800:1799+length(speed(1,:)),1)=speedgrey;		RGB{k}(1000:999+length(speed(:,1)),1800:1799+length(speed(1,:)),1)=speedgrey;
	[[Datei:Endbild.jpg\|800px\|thumb\|left\|Die Geschwindigkeit wurde erkannt und wird nun im Bild angezeigt]]		[[Datei:Endbild.jpg\|800px\|thumb\|left\|Die Geschwindigkeit wurde erkannt und wird nun im Bild angezeigt]]
	<br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br />		<br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br />

	== Siehe auch ==		== Siehe auch ==

Michael Deitel: /* Letzte Schritte und anzeigen der Geschwindigkeit */

2014-06-21T15:05:37Z

Letzte Schritte und anzeigen der Geschwindigkeit

← Nächstältere Version		Version vom 21. Juni 2014, 15:05 Uhr
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	RGB{k}(1000:999+length(speed(:,1)),1800:1799+length(speed(1,:)),1)=speedgrey;		RGB{k}(1000:999+length(speed(:,1)),1800:1799+length(speed(1,:)),1)=speedgrey;
	[[Datei:Endbild.jpg\|800px\|thumb\|left\|Die Geschwindigkeit wurde erkannt und wird nun im Bild angezeigt]]		[[Datei:Endbild.jpg\|800px\|thumb\|left\|Die Geschwindigkeit wurde erkannt und wird nun im Bild angezeigt]]
	<br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br />		<br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br />

	== Siehe auch ==		== Siehe auch ==

Michael Deitel: /* Lösung */

2014-06-21T15:05:12Z

Lösung

← Nächstältere Version		Version vom 21. Juni 2014, 15:05 Uhr
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	=== Einlesen und Zerlegen des Videos ===		=== Einlesen und Zerlegen des Videos ===
			[[Datei:1Original.jpg\|500px\|thumb\|right\|Ursprungsbild das analysiert werden soll]]
	Zum Einlesen eines Bildes in Matlab kann man das Tool VideoReader benutzen. Dazu navigiert man als aller erstes zum Speicherort des Videos und kann dann durch das Tool die Videodatei in den Workspace laden. Dies kann wie folgt aussehen:		Zum Einlesen eines Bildes in Matlab kann man das Tool VideoReader benutzen. Dazu navigiert man als aller erstes zum Speicherort des Videos und kann dann durch das Tool die Videodatei in den Workspace laden. Dies kann wie folgt aussehen:
	cd C:\Users\IronMan		cd C:\Users\IronMan
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	Im eigentlichen Programm können nun die abgespeicherten Bilder aufgerufen werden und in einer Datenbank abgespeichert werden um dann mit der Verkehrszeichenerkennung beginnen zu können. In diesem Projekt sollen dabei Geschwindigkeitsschilder erkannt werden und die Geschwindigkeit ausgelesen werden.<br />		Im eigentlichen Programm können nun die abgespeicherten Bilder aufgerufen werden und in einer Datenbank abgespeichert werden um dann mit der Verkehrszeichenerkennung beginnen zu können. In diesem Projekt sollen dabei Geschwindigkeitsschilder erkannt werden und die Geschwindigkeit ausgelesen werden.<br />
	[[Datei:70.gif\|150px\|thumb\|right\|70er Verkehrszeichen]]		[[Datei:70.gif\|150px\|thumb\|right\|70er Verkehrszeichen]]

	Wenn man sich nun so ein Geschwindigkeitsschild beschreibt, kann man einen roten Kreis erkennen und zwei oder drei schwarze Ziffern. Also könnte man nach Zahlen,Kreisen oder einer Farbe im Bild suchen suchen. Zahlen kann man sehr gut durch TemplateMatching finden, allerdings ist es hier am besten, wenn die Größe und die Rotation des Templates mit der Zahl im Bild übereinstimmt. Also sollte man diesen Schritt nicht zuerst durchführen, da dies zu rechenaufwendig wär,weil man in diesem Fall das Template auf verschiedene Größen ziehen würde um eine Zahl zu erkennen. Wahrscheinlich wäre es auch zu ungenau. Kreise zu finden könnte man durchaus auch in Betracht ziehen, allerdings wie soll gewährleistet werden dass dies wirklich ein Verkehrszeichen ist und nicht ein ungünstig liegender Fußball. Eine Farberkennung führt zum Ziel, wie man in den folgenden Zeilen erkennen wird.		Wenn man sich nun so ein Geschwindigkeitsschild beschreibt, kann man einen roten Kreis erkennen und zwei oder drei schwarze Ziffern. Also könnte man nach Zahlen,Kreisen oder einer Farbe im Bild suchen suchen. Zahlen kann man sehr gut durch TemplateMatching finden, allerdings ist es hier am besten, wenn die Größe und die Rotation des Templates mit der Zahl im Bild übereinstimmt. Also sollte man diesen Schritt nicht zuerst durchführen, da dies zu rechenaufwendig wär,weil man in diesem Fall das Template auf verschiedene Größen ziehen würde um eine Zahl zu erkennen. Wahrscheinlich wäre es auch zu ungenau. Kreise zu finden könnte man durchaus auch in Betracht ziehen, allerdings wie soll gewährleistet werden dass dies wirklich ein Verkehrszeichen ist und nicht ein ungünstig liegender Fußball. Eine Farberkennung führt zum Ziel, wie man in den folgenden Zeilen erkennen wird.
	Der RGB-Farbraum teilt sich in drei Bereiche ein. Es gibt eine rote, eine grüne und eine blaue Matrix. Erst könnte man denken es würde reichen nur die rote Matrix zu betrachten, allerdings ist in der Farbe weiß jeder Farbanteil zu 100 Prozent enthalten, weshalb es von Vorteil ist die Farben miteinander zu vergleichen. Im Matlabcode kann dies folgendermaßen aussehen:		Der RGB-Farbraum teilt sich in drei Bereiche ein. Es gibt eine rote, eine grüne und eine blaue Matrix. Erst könnte man denken es würde reichen nur die rote Matrix zu betrachten, allerdings ist in der Farbe weiß jeder Farbanteil zu 100 Prozent enthalten, weshalb es von Vorteil ist die Farben miteinander zu vergleichen. Im Matlabcode kann dies folgendermaßen aussehen:
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	Pic(x,y)=1;		Pic(x,y)=1;
	end		end
	~~[[Datei:1Original.jpg\|500px\|thumb\|right\|Ursprungsbild das analysiert werden soll]]~~

			[[Datei:2Bereiche.jpg\|500px\|thumb\|right\|Hier wurden rote Bereiche gefunden(Dies ist nur der linke obere Teil des Bildes)]]
			[[Datei:Ziffern.png\|1000px\|thumb\|right\|1.Position Schild 2.Umwandlung in Binärbild 3.Entfernen von störenden Pixeln 4.&5. Auschneiden und skalieren der Ziffern 6.Geschwindigkeit erkannt und Bild aus Templates erstellt]]
	Hier wird zum einen festgelegt, dass der rote Pixelanteil einen größeren Wert haben muss als die anderen und des anderen muss er einen gewissen Abstand zu den anderen Teilen haben, damit man den Pixel als roten Punkt wahrnimmt. Wenn die Kriterien erfüllt sind schafft es der Pixel in die neue Matrix "Pic". Wenn diese Matrix vervollständigt ist wandelt man diese in das Binärformat von Matlab um. Am einfachsten ist dies mit dem Befehl "im2bw". Nun ist man mit der Farberkennung fertig und sucht auf dem Bild nach Bereichen, die zusammenliegen. Damit man dabei nicht viele unnötige Informationen bekommt stopft man die Löcher von zusammenliegenden Formationen um deren Salt&Pepper-Inhalt zu entfernen mit "bwareopen". Darauf kann man nun den wichtigeren Befehl "bwboundaries" ausführen um zusammenliegende Bereiche zu finden und somit auch das Verkehrszeichen. Dieser Befehl ist zwar ein rechenintensiverer aber in diesem Konzept nicht wegzudenken. Aus diesem bekommt man nun die Umrissinformationen der Bereiche und kann daraus die Minimal- und Maximal-Pixel des ausgewählten Bereichs herausfinden. Da die Zahlen auf dem Stoppschild nur aus gewisser Entfernung gelesen werden kann und man einen Mindestabstand zu solchem hat, kann man die Bereiche ausklammern lassen die einen zu hohen oder zu niedrigen Umfang haben. Am Ende dieses Schrittes kann es aber immer noch sein, dass man etwas falsches gefunden hat. Dies klärt sich aber im nun folgenden TemplateMatching.		Hier wird zum einen festgelegt, dass der rote Pixelanteil einen größeren Wert haben muss als die anderen und des anderen muss er einen gewissen Abstand zu den anderen Teilen haben, damit man den Pixel als roten Punkt wahrnimmt. Wenn die Kriterien erfüllt sind schafft es der Pixel in die neue Matrix "Pic". Wenn diese Matrix vervollständigt ist wandelt man diese in das Binärformat von Matlab um. Am einfachsten ist dies mit dem Befehl "im2bw". Nun ist man mit der Farberkennung fertig und sucht auf dem Bild nach Bereichen, die zusammenliegen. Damit man dabei nicht viele unnötige Informationen bekommt stopft man die Löcher von zusammenliegenden Formationen um deren Salt&Pepper-Inhalt zu entfernen mit "bwareopen". Darauf kann man nun den wichtigeren Befehl "bwboundaries" ausführen um zusammenliegende Bereiche zu finden und somit auch das Verkehrszeichen. Dieser Befehl ist zwar ein rechenintensiverer aber in diesem Konzept nicht wegzudenken. Aus diesem bekommt man nun die Umrissinformationen der Bereiche und kann daraus die Minimal- und Maximal-Pixel des ausgewählten Bereichs herausfinden. Da die Zahlen auf dem Stoppschild nur aus gewisser Entfernung gelesen werden kann und man einen Mindestabstand zu solchem hat, kann man die Bereiche ausklammern lassen die einen zu hohen oder zu niedrigen Umfang haben. Am Ende dieses Schrittes kann es aber immer noch sein, dass man etwas falsches gefunden hat. Dies klärt sich aber im nun folgenden TemplateMatching.
	Dazu kann man nun das Bild erst mal von allen Dingen befreien, die nichts mit der aufgedruckten Zahlen auf dem Schild zu tun haben beziehungsweise das Bild verwerfen, wenn es von den Proportionen nicht passt, denn schließlich sollten bei einem Kreis die x- und y-Breite des gefundenen Bereichs gleich sein. Nun verkleinert man das Bild um einen gewissen Prozentsatz, sodass der rote Kreis so gut wie nicht mehr zu sehen ist aber noch die Zahlen. Als nächsten Schritt misst man nun den Abstand zwischen dem rechten Rand des Bildes und der 0. Dies kann man gut realisieren, da rechts immer eine Null ist sodass man immer den richtigen Abstand bekommt. Diesen zieht man dann von allen Seiten ab und schon hat man fast ein Bild, wo nur Zahlen abgebildet sind. Nun löscht man nur noch Pixel aus den Ecken und man kann nun eine Funktion ausführen, die Zahlen aufteilt in zwei bzw drei Bilder mit jeweils einer Ziffer. Dadurch werden die Pixel von oben nach unten über das Bild aufsummiert(also alle Pixel in einer Spalte) und wo nur Nullen im Binärbild gefunden wurden wird das Bild durchgeschnitten. Da man nun seine Ziffern vereinzelt hat, kann man die Bildern mit den Ziffern auf die Templategröße bringen mit "imresize" und das Template mit größter Korrelation hat gewonnen. "corr2" ist an dieser Stelle eine geeignete Funktion.		Dazu kann man nun das Bild erst mal von allen Dingen befreien, die nichts mit der aufgedruckten Zahlen auf dem Schild zu tun haben beziehungsweise das Bild verwerfen, wenn es von den Proportionen nicht passt, denn schließlich sollten bei einem Kreis die x- und y-Breite des gefundenen Bereichs gleich sein. Nun verkleinert man das Bild um einen gewissen Prozentsatz, sodass der rote Kreis so gut wie nicht mehr zu sehen ist aber noch die Zahlen. Als nächsten Schritt misst man nun den Abstand zwischen dem rechten Rand des Bildes und der 0. Dies kann man gut realisieren, da rechts immer eine Null ist sodass man immer den richtigen Abstand bekommt. Diesen zieht man dann von allen Seiten ab und schon hat man fast ein Bild, wo nur Zahlen abgebildet sind. Nun löscht man nur noch Pixel aus den Ecken und man kann nun eine Funktion ausführen, die Zahlen aufteilt in zwei bzw drei Bilder mit jeweils einer Ziffer. Dadurch werden die Pixel von oben nach unten über das Bild aufsummiert(also alle Pixel in einer Spalte) und wo nur Nullen im Binärbild gefunden wurden wird das Bild durchgeschnitten. Da man nun seine Ziffern vereinzelt hat, kann man die Bildern mit den Ziffern auf die Templategröße bringen mit "imresize" und das Template mit größter Korrelation hat gewonnen. "corr2" ist an dieser Stelle eine geeignete Funktion.
	Wie der aufmerksame Leser nun bemerkt hat ist man nun nicht mehr weit entfernt von der Lösung.		Wie der aufmerksame Leser nun bemerkt hat ist man nun nicht mehr weit entfernt von der Lösung.

	~~[[Datei:2Bereiche.jpg\|500px\|thumb\|right\|Hier wurden rote Bereiche gefunden(Dies ist nur der linke obere Teil des Bildes)]]~~		<br /><br /><br /><br /><br /><br />
	[[Datei:Ziffern.png\|1000px\|thumb\|right\|1.Position Schild 2.Umwandlung in Binärbild 3.Entfernen von störenden Pixeln 4.&5. Auschneiden und skalieren der Ziffern 6.Geschwindigkeit erkannt und Bild aus Templates erstellt]] <br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br />

	=== Letzte Schritte und anzeigen der Geschwindigkeit ===		=== Letzte Schritte und anzeigen der Geschwindigkeit ===
	~~[[Datei:Endbild.jpg\|800px\|thumb\|right\|Die Geschwindigkeit wurde erkannt und wird nun im Bild angezeigt]]~~
	Nun ist noch zu überprüfen, ob die herausgegebenen Zahlen Stimmen. Dazu kann man als letzten Schritt noch überprüfen ob es nur noch zwei oder drei Zahlen sind, die am Ende übrig geblieben sind. Als letzten Schritt muss man nun also noch irgendwie die Geschwindigkeit ins Livebild zaubern. Dazu kann man die sowieso verwendeten Templates zur Hilfe nehmen und diese Binärbilder in das RGB-Bild einbauen. Mit dem Befehl "uint8()" kann man sich hier eine eigene Matrix bauen für zum Beispiel den Rotanteil des Bildes. Hier wird das Graubild in die rote Matrix geschrieben:		Nun ist noch zu überprüfen, ob die herausgegebenen Zahlen Stimmen. Dazu kann man als letzten Schritt noch überprüfen ob es nur noch zwei oder drei Zahlen sind, die am Ende übrig geblieben sind. Als letzten Schritt muss man nun also noch irgendwie die Geschwindigkeit ins Livebild zaubern. Dazu kann man die sowieso verwendeten Templates zur Hilfe nehmen und diese Binärbilder in das RGB-Bild einbauen. Mit dem Befehl "uint8()" kann man sich hier eine eigene Matrix bauen für zum Beispiel den Rotanteil des Bildes. Hier wird das Graubild in die rote Matrix geschrieben:
	RGB{k}(1000:999+length(speed(:,1)),1800:1799+length(speed(1,:)),1)=speedgrey;		RGB{k}(1000:999+length(speed(:,1)),1800:1799+length(speed(1,:)),1)=speedgrey;
			[[Datei:Endbild.jpg\|800px\|thumb\|left\|Die Geschwindigkeit wurde erkannt und wird nun im Bild angezeigt]]
	<br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br />		<br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br />

Michael Deitel: /* Einlesen und Zerlegen des Videos */

2014-06-21T15:00:34Z

Einlesen und Zerlegen des Videos

← Nächstältere Version		Version vom 21. Juni 2014, 15:00 Uhr
Zeile 40:		Zeile 40:
	end		end
	Mit "read" wird aus obj das Frame k+p ausgelesen und "imwrite" schreibt dieses Frame in eine jpg-Datei. "sprintf" hilft uns bei der Namensgebung.		Mit "read" wird aus obj das Frame k+p ausgelesen und "imwrite" schreibt dieses Frame in eine jpg-Datei. "sprintf" hilft uns bei der Namensgebung.
			<br /><br />

	=== Finden des Verkehrszeichens ===		=== Finden des Verkehrszeichens ===

Michael Deitel: /* Letzte Schritte und anzeigen der Geschwindigkeit */

2014-06-21T14:58:51Z

Letzte Schritte und anzeigen der Geschwindigkeit

← Nächstältere Version		Version vom 21. Juni 2014, 14:58 Uhr
Zeile 59:		Zeile 59:

	=== Letzte Schritte und anzeigen der Geschwindigkeit ===		=== Letzte Schritte und anzeigen der Geschwindigkeit ===
	[[Datei:Endbild.jpg\|~~1000px~~\|thumb\|right\|Die Geschwindigkeit wurde erkannt und wird nun im Bild angezeigt]]		[[Datei:Endbild.jpg\|800px\|thumb\|right\|Die Geschwindigkeit wurde erkannt und wird nun im Bild angezeigt]]
	Nun ist noch zu überprüfen, ob die herausgegebenen Zahlen Stimmen. Dazu kann man als letzten Schritt noch überprüfen ob es nur noch zwei oder drei Zahlen sind, die am Ende übrig geblieben sind. Als letzten Schritt muss man nun also noch irgendwie die Geschwindigkeit ins Livebild zaubern. Dazu kann man die sowieso verwendeten Templates zur Hilfe nehmen und diese Binärbilder in das RGB-Bild einbauen. Mit dem Befehl "uint8()" kann man sich hier eine eigene Matrix bauen für zum Beispiel den Rotanteil des Bildes. Hier wird das Graubild in die rote Matrix geschrieben:		Nun ist noch zu überprüfen, ob die herausgegebenen Zahlen Stimmen. Dazu kann man als letzten Schritt noch überprüfen ob es nur noch zwei oder drei Zahlen sind, die am Ende übrig geblieben sind. Als letzten Schritt muss man nun also noch irgendwie die Geschwindigkeit ins Livebild zaubern. Dazu kann man die sowieso verwendeten Templates zur Hilfe nehmen und diese Binärbilder in das RGB-Bild einbauen. Mit dem Befehl "uint8()" kann man sich hier eine eigene Matrix bauen für zum Beispiel den Rotanteil des Bildes. Hier wird das Graubild in die rote Matrix geschrieben:
	RGB{k}(1000:999+length(speed(:,1)),1800:1799+length(speed(1,:)),1)=speedgrey;		RGB{k}(1000:999+length(speed(:,1)),1800:1799+length(speed(1,:)),1)=speedgrey;

Michael Deitel: /* Lösung */

2014-06-21T14:56:15Z

Lösung

← Nächstältere Version		Version vom 21. Juni 2014, 14:56 Uhr
Zeile 56:		Zeile 56:

	[[Datei:2Bereiche.jpg\|500px\|thumb\|right\|Hier wurden rote Bereiche gefunden(Dies ist nur der linke obere Teil des Bildes)]]		[[Datei:2Bereiche.jpg\|500px\|thumb\|right\|Hier wurden rote Bereiche gefunden(Dies ist nur der linke obere Teil des Bildes)]]
	[[Datei:Ziffern.png\|1000px\|thumb\|right\|1.Position Schild 2.Umwandlung in Binärbild 3.Entfernen von störenden Pixeln 4.&5. Auschneiden und skalieren der Ziffern 6.Geschwindigkeit erkannt und Bild aus Templates erstellt]] <br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br />		[[Datei:Ziffern.png\|1000px\|thumb\|right\|1.Position Schild 2.Umwandlung in Binärbild 3.Entfernen von störenden Pixeln 4.&5. Auschneiden und skalieren der Ziffern 6.Geschwindigkeit erkannt und Bild aus Templates erstellt]] <br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br />

	=== Letzte Schritte und anzeigen der Geschwindigkeit ===		=== Letzte Schritte und anzeigen der Geschwindigkeit ===
Zeile 63:		Zeile 63:
	RGB{k}(1000:999+length(speed(:,1)),1800:1799+length(speed(1,:)),1)=speedgrey;		RGB{k}(1000:999+length(speed(:,1)),1800:1799+length(speed(1,:)),1)=speedgrey;

	<br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br />		<br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br />

	== Siehe auch ==		== Siehe auch ==

Michael Deitel: /* Lösung */

2014-06-21T14:55:20Z

Lösung

← Nächstältere Version		Version vom 21. Juni 2014, 14:55 Uhr
Zeile 59:		Zeile 59:

	=== Letzte Schritte und anzeigen der Geschwindigkeit ===		=== Letzte Schritte und anzeigen der Geschwindigkeit ===
			[[Datei:Endbild.jpg\|1000px\|thumb\|right\|Die Geschwindigkeit wurde erkannt und wird nun im Bild angezeigt]]
	Nun ist noch zu überprüfen, ob die herausgegebenen Zahlen Stimmen. Dazu kann man als letzten Schritt noch überprüfen ob es nur noch zwei oder drei Zahlen sind, die am Ende übrig geblieben sind. Als letzten Schritt muss man nun also noch irgendwie die Geschwindigkeit ins Livebild zaubern. Dazu kann man die sowieso verwendeten Templates zur Hilfe nehmen und diese Binärbilder in das RGB-Bild einbauen. Mit dem Befehl "uint8()" kann man sich hier eine eigene Matrix bauen für zum Beispiel den Rotanteil des Bildes. Hier wird das Graubild in die rote Matrix geschrieben:		Nun ist noch zu überprüfen, ob die herausgegebenen Zahlen Stimmen. Dazu kann man als letzten Schritt noch überprüfen ob es nur noch zwei oder drei Zahlen sind, die am Ende übrig geblieben sind. Als letzten Schritt muss man nun also noch irgendwie die Geschwindigkeit ins Livebild zaubern. Dazu kann man die sowieso verwendeten Templates zur Hilfe nehmen und diese Binärbilder in das RGB-Bild einbauen. Mit dem Befehl "uint8()" kann man sich hier eine eigene Matrix bauen für zum Beispiel den Rotanteil des Bildes. Hier wird das Graubild in die rote Matrix geschrieben:
	RGB{k}(1000:999+length(speed(:,1)),1800:1799+length(speed(1,:)),1)=speedgrey;		RGB{k}(1000:999+length(speed(:,1)),1800:1799+length(speed(1,:)),1)=speedgrey;

	~~[[Datei:Endbild.jpg\|1000px\|thumb\|right\|Die Geschwindigkeit wurde erkannt und wird nun im Bild angezeigt]]~~ <br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br />		<br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br />

	== Siehe auch ==		== Siehe auch ==

Michael Deitel: /* Lösung */

2014-06-21T14:54:39Z

Lösung

← Nächstältere Version		Version vom 21. Juni 2014, 14:54 Uhr
Zeile 56:		Zeile 56:

	[[Datei:2Bereiche.jpg\|500px\|thumb\|right\|Hier wurden rote Bereiche gefunden(Dies ist nur der linke obere Teil des Bildes)]]		[[Datei:2Bereiche.jpg\|500px\|thumb\|right\|Hier wurden rote Bereiche gefunden(Dies ist nur der linke obere Teil des Bildes)]]
	[[Datei:Ziffern.png\|1000px\|thumb\|~~left~~\|1.Position Schild 2.Umwandlung in Binärbild 3.Entfernen von störenden Pixeln 4.&5. Auschneiden und skalieren der Ziffern 6.Geschwindigkeit erkannt und Bild aus Templates erstellt]] <br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br />		[[Datei:Ziffern.png\|1000px\|thumb\|right\|1.Position Schild 2.Umwandlung in Binärbild 3.Entfernen von störenden Pixeln 4.&5. Auschneiden und skalieren der Ziffern 6.Geschwindigkeit erkannt und Bild aus Templates erstellt]] <br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br />

	=== Letzte Schritte und anzeigen der Geschwindigkeit ===		=== Letzte Schritte und anzeigen der Geschwindigkeit ===
Zeile 62:		Zeile 62:
	RGB{k}(1000:999+length(speed(:,1)),1800:1799+length(speed(1,:)),1)=speedgrey;		RGB{k}(1000:999+length(speed(:,1)),1800:1799+length(speed(1,:)),1)=speedgrey;

	[[Datei:Endbild.jpg\|1000px\|thumb\|~~left~~\|Die Geschwindigkeit wurde erkannt und wird nun im Bild angezeigt]] <br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br />		[[Datei:Endbild.jpg\|1000px\|thumb\|right\|Die Geschwindigkeit wurde erkannt und wird nun im Bild angezeigt]] <br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br />

	== Siehe auch ==		== Siehe auch ==

Michael Deitel: /* Finden des Verkehrszeichens */

2014-06-21T14:51:58Z

Finden des Verkehrszeichens

← Nächstältere Version		Version vom 21. Juni 2014, 14:51 Uhr
Zeile 56:		Zeile 56:

	[[Datei:2Bereiche.jpg\|500px\|thumb\|right\|Hier wurden rote Bereiche gefunden(Dies ist nur der linke obere Teil des Bildes)]]		[[Datei:2Bereiche.jpg\|500px\|thumb\|right\|Hier wurden rote Bereiche gefunden(Dies ist nur der linke obere Teil des Bildes)]]
	[[Datei:Ziffern.png\|1000px\|thumb\|left\|1.Position Schild 2.Umwandlung in Binärbild 3.Entfernen von störenden Pixeln 4.&5. Auschneiden und skalieren der Ziffern 6.Geschwindigkeit erkannt und Bild aus Templates erstellt]] <br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br />		[[Datei:Ziffern.png\|1000px\|thumb\|left\|1.Position Schild 2.Umwandlung in Binärbild 3.Entfernen von störenden Pixeln 4.&5. Auschneiden und skalieren der Ziffern 6.Geschwindigkeit erkannt und Bild aus Templates erstellt]] <br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br />

	=== Letzte Schritte und anzeigen der Geschwindigkeit ===		=== Letzte Schritte und anzeigen der Geschwindigkeit ===

Michael Deitel: /* Lösung */

2014-06-21T14:50:22Z

Lösung

← Nächstältere Version		Version vom 21. Juni 2014, 14:50 Uhr
Zeile 62:		Zeile 62:
	RGB{k}(1000:999+length(speed(:,1)),1800:1799+length(speed(1,:)),1)=speedgrey;		RGB{k}(1000:999+length(speed(:,1)),1800:1799+length(speed(1,:)),1)=speedgrey;

	[[Datei:Endbild.jpg\|1000px\|thumb\|left\|Die Geschwindigkeit wurde erkannt und wird nun im Bild angezeigt]]		[[Datei:Endbild.jpg\|1000px\|thumb\|left\|Die Geschwindigkeit wurde erkannt und wird nun im Bild angezeigt]] <br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br />

	== Siehe auch ==		== Siehe auch ==