SoSe24 - Praktikum Systementwurf - Inverse Perspektiventransformation (IPT): Unterschied zwischen den Versionen
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Aktuelle Version vom 21. Juni 2024, 08:29 Uhr
| Autoren: | Daniel Block, Paul Janzen |
| Thema: | Inverse Perspektiventransformation (IPT) |
| Workshoptermin 9: | 20.06.2024 |
| Lernzielkontrolle 3: | 04.07.2024 |
Einleitung
In diesem Wikiartikel wird dargestellt, wie wir eine Inverse Perspektiventransformation (IPT) auf ein Bild und ein Video angewendet haben. Die angewendete IPT war eine sogenannte Bird's Eye View-Transformation. Diese Technik bietet eine unverzerrte Draufsicht, die die Erkennung und Verfolgung von Fahrspuren erheblich erleichtert, da die Linien parallel und gleichmäßig erscheinen.
Kalibrierung der Kamera
Für die Erstellung des kalibrierten Bildes wurden folgende von der App erstellten Parameter verwendet:
| Parameter | Wert |
|---|---|
| FocalLength | [472.3687, 473.2485] |
| ImageSize | [478, 752] |
| RadialDistortion | [-0.3437, 0.1698, -0.0485] |
| TangentialDistortion | [0.0016, -0.0018] |
| PrincipalPoint | [386.103, 228.4705] |
| MeanReprojectionError | 0.1542 |
| Parameter | Wert |
|---|---|
| Kameraneigung | 10° |
| Kamerahöhe über Boden | 27,5cm |
| Fahrzeugfront bis Kamera | 27cm |
| Fahrzeuglänge | 41cm |
| Fahrzeugbreite | 20cm |
Inversen Perspektiventransformation
Beschreibung der MATLAB Funktion(en), Eingangs- und Ausgangsparameter
PAP
| Programmablaufplan |
 |
Quelltext
| startInversePerspektivenTransformation.m |
%****************************************************************
% Hochschule Hamm-Lippstadt *
%****************************************************************
% Modul : SDE-Praktikum *
% *
% Datum : 20.06.2024 *
% *
% Funktion : Inverse Perspektiventransformation *
% *
% Implementation : MATLAB 2023a *
% *
% Req. Toolbox : Image Processing Toolbox *
% Computer Vision Toolbox *
% Automated Driving Toolbox *
% *
% Author : Paul Janzen, Daniel Block *
% *
% Bemerkung : *
% *
% Letzte Änderung : 20.06.2024 *
% *
%***************************************************************/
%% Matlab vorbereiten
clear all
close all
clc
%% Pfade einstellen und Parameter laden
addpath 'D:\SVN\SDE_Praktikum_trunk\_Semesterordner\SS2024\Team_1_Block_Janzen\Termin_9\Aufgabe_9_1'
addpath 'D:\SVN\SDE_Praktikum_trunk\_Semesterordner\SS2024\Team_1_Block_Janzen\Termin_9\Bilder'
load('cameraParams.mat')
%% Bild laden
inputImage = imread('Geradeaus.png');
%inputImage = imread('Linkskurve.png');
%% Einstellen der notwendigen Parameter
% Intrinsischen Parameer
camIntrinsics = cameraIntrinsics(cameraParams2.FocalLength,cameraParams2.PrincipalPoint,cameraParams2.ImageSize);
% Extrinsischen Parameter
height = 0.275;
pitch = 10;
sensor = monoCamera(camIntrinsics,height,'Pitch',pitch);
% Einstellen der Sichtweite
distAhead = 3;
spaceToOneSide = 0.8;
bottomOffset = 0.275;
outView = [bottomOffset,distAhead,-spaceToOneSide,spaceToOneSide];
% IPT am Bild anwenden
outImageSize = [NaN,250];
birdsEyeConfig = birdsEyeView(sensor, outView, outImageSize);
outputImage = transformImage(birdsEyeConfig, inputImage);
%% Darstellung des Bildes in BirdeyeView
figure
imshow(outputImage);
title('Geradeaus in BirdeyeView')
%% Video laden
video = VideoReader('GeradeInKurve.mp4');
% Video Writer initialisieren
outputVideoFile = 'GeradeInKurve_IPT.mp4'; % Speichername des Bearbeiteten Videos festlegen
outputVideo = VideoWriter(outputVideoFile, 'MPEG-4'); % Datentyp des Neuen Videos festlegen
outputVideo.FrameRate = video.FrameRate; % Festlegen der gleichen Bildrate wie das Originalvideo
open(outputVideo);
% Frames extrahieren, bearbeiten und in das neue Video schreiben
while hasFrame(video)
frame = readFrame(video); % Einlesen der einzelnen Frames
% Frame bearbeiten
processedFrame = transformImage(birdsEyeConfig, frame); % Frame mit der IPT transformeieren
processedFrame = rgb2gray(processedFrame); % Bild in ein Graubild umwandeln
processedFrame = imbinarize(processedFrame); % Bild in ein Binärbild umwandeln
% Bearbeitete Frames in das neue Video schreiben
writeVideo(outputVideo, im2uint8(processedFrame));
end
% Video Writer schließen
close(outputVideo);
|
Ergebnisse
Links zu den Arbeitsergebnissen in SVN fehlen!!
Analyse
| Beschreibung | Das Problem ist.. |
|---|---|
| Was genau ist das Problem? | Neben der Fahrbahn werden auch Störelemente aufgenommen |
| Wo tritt das Problem auf? | Die Kamera zeichnet die Störquellen mit auf |
| Wie zeigt sich das Problem? | Zusätzliche Kanten und Muster werden in den transformierten Bildern angezeigt |
| Wann tritt das Problem auf? | Bei jedem aufgenommenen Bild |
| Warum ist es ein Problem? | Bei der Weiterarbeitung und Verwendung kann dies zu Fehl Schlüssen führen |
| Nr. | Beschreibung |
|---|---|
| 1 | Licht Empfindlichkeit der Kamera ist zu hoch eingestellt |
| 2 | Ungünstiger Lichteinfall zur Bildaufnahme |
| 3 | Objekte neben der Fahrbahn |
| Nr. | Maßnahme | Verantwortung | Termin | Status |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Auseinandersetzen mit den Kamera Einstellungen | Block, Janzen | 04.07.2024 |  |
| 2 | Abdunkeln der Fenster | Block, Janzen | 04.07.2024 | |
| 3 | Bewegliche Objekte aus der Kamerasicht entfernen. Nicht bewegliche Objekte abdecken | Block, Janzen | 04.07.2024 | |
Hinweis: Die Maßnahmen müssen nicht umgesetzt werden.
Zusammenfassung
In diesem Praktikum zum Systementwurf und zur inversen Perspektiventransformation (IPT) wird die Kalibrierung der Kamera, die Transformation von Bildern und Videos in eine Vogelperspektive sowie die Analyse der Ergebnisse beschrieben. Die Kalibrierung der Kamera umfasst die Ermittlung intrinsischer und extrinsischer Parameter. Durch die Anwendung der IPT werden Bilder entzerrt, um die Verfolgung von Fahrspuren zu erleichtern. Die Analyse identifiziert Probleme wie Störelemente in Bildern und schlägt Maßnahmen zur Verbesserung der Bildqualität vor. Die Bearbeitung und Transformation von Videomaterial wird ebenfalls detailliert erläutert.
Beantwortung der Lernzielkontrollfragen
Wofür werden die Kamerakalibrierparameter verwendet?
Kamerakalibrierparameter werden verwendet, um die Verzerrungen einer Kamera zu korrigieren. Diese Parameter beinhalten sowohl intrinsische Parameter (wie Brennweite und optischer Mittelpunkt) als auch extrinsische Parameter (wie Rotation und Translation der Kamera im Raum).
Was ist ein Region-of-Interest (ROI)? Wie wird dieser gewählt?
Ein Region-of-Interest (ROI) ist ein spezifischer Bereich eines Bildes, der für die Analyse ausgewählt wird. Dieser wird basierend auf der Relevanz für die aktuelle Aufgabe gewählt, um Rechenressourcen zu sparen und die Analyse zu fokussieren. Kriterien können die Position von Objekten, Bewegungen oder andere relevante Merkmale sein.
Wie führt man eine effektive Binarisierung durch?
Um eine effektive Binarisierung durchzuführen muss das Bild erst in ein Graubild umgewandelt werden. Um das Graubild in ein Binärbild umzuwandeln stellt Matlab die Funktion "imbinarize" zur Verfügung. Mithilfe dieser Funktion, welche das Graubild als Eingang benötigt, können Bilder in Binärbilder umgewandelt werden.
Welche Fehler zeigen sich im Binärbild? Wie lassen sich diese beheben?
Typische Fehler im Binärbild umfassen Rauschen, unvollständige Segmentierung und fehlerhafte Kanten. Diese lassen sich durch Vorverarbeitungsschritte wie Filterung (z.B. Median- oder Gauss-Filter) beheben.
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