Diskussion:SoSe24 - Praktikum Systementwurf - Inverse Perspektiventransformation (IPT): Unterschied zwischen den Versionen

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# Wo ist Rauschen zu sehen? Ich sehe keins. Fügen Sie Belege an. Ich würde kein Median- oder Gauss-Filter anwenden!
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Aktuelle Version vom 21. Juni 2024, 08:58 Uhr

--Ulrich Schneider (Diskussion) 08:40, 21. Jun. 2024 (UTC) Tipps:

  • Stellen Sie den ROI so ein, dass man die Platine nicht sieht.
  • Referenzieren Sie alle Abbildungen im Text.
  • Nutzen Sie für den Beleg der Entzerrung ein Schachbrettmuster (Teppich) und zeichnen Sie mit xline, yline Referenzlinien ein.
  • Erweitern Sie die Tabelle 1 und 2 um die deutschen Bezeichnungen und Formelzeichnungen.
  • Nutzen Sie eine erläuternde Skizze.
  • Wie groß ist der Blindbereich? Nutzen Sie eine Referenz im Bild. z. B. "erste sichtbare Objekt bei 60 cm".
  • Beschriften Sie Quelltext wie eine Abbildung mit Quelltext 1: startInversePerspektivenTransformation.m 
  • Die Kamerakalibrierung sollte für Wagen 1 und Wagen 2 durchgeführt werden. Was haben Sie hier dokumentiert?
  • Z. 8: Beschreiben Sie die Funktion des Skriptes.
  • Notwendige Dateien fehlen
  • Referenzieren Sie die Dateien relativ. Nutzen Sie keine absoluten Pfade.
  • Halten Sie sich beim Programmieren an die Programmierrichtlinien für MATLAB.
  • Nutzen Sie sprechende Variablen, möglichst in Deutsch.
  • Z. 43 u.A. Ergänzen Sie einheiten im Kommentar.
  • Z. 50 ROI ist unglücklich gewählt (s.o.).
  • Z. 54 Wieso erzeugen Sie so ein kleines Ausgabevideo? Hier gehen Informationen verloren, die für die Segmentierung wichtig sind.
  • Links zu den Arbeitsergebnissen in SVN fehlen!!
  • Kopieren Sie auf keinen Fall Daten in SVN (https://svn.hshl.de/svn/MTR_SDE_Praktikum/trunk/_Semesterordner/SS2024/Team_1_Block_Janzen/Termin_9/Aufgabe_9_4/GeradeInKurve.mp4)!!!!! So wird SVN nicht verwendet. Laden Sie die Daten aus den entsprechenden Ordnern.
  • Z. 79 rgb2gray liefert in diesem Fall ein ungenügendes Ergebnis. Der Lichtklecks verfälscht die rechte Spur und muss bei der Binarisierung entfernt werden.
  • Beschreibung der MATLAB Funktion(en), Eingangs- und Ausgangsparameter fehlen
  • PAP: Header fehlt, PAP passt nicht 100% zur Umsetzung. Wieso?
  • Sie haben vergessen das Bild zu entzerren. Das sieht man deutlich in Abb. 4.
  • Noch eine Tabelle 1? Davon dar es nur eine geben. Nummerieren Sie fortlaufend: 1, 2, 3,...
  • Das Problem ist nicht... fehlt.
  • Problembeschreibungen, Ursachenanalyse und Maßnahmen unvollständig fehlen:
    • Spuren nicht parallel → Kalibrierung der Kamera → Entzerrung
    • Auto im Bild → da falscher ROI → ROI anpassen
    • Lichtkleks als Fahrbahn erkannt → suboptimale Binarisierung → Farbsensitive Binarisierung
  • Zusammenfassung: Eine Diskussion der Ergebnisse, ein Ausblick und Lessons Learned fehlen.
  • Lernzielkontrollfragen
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