Bild- und Signalverarbeitung mit MATLAB: Unterschied zwischen den Versionen
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Die Erstsemester des Studiengangs Mechatronik messen sich im Informatikpraktikum im [http://youtu.be/w00zPt7kJts RoboSoccer]. Dabei treten zwei Gruppen mit Ihrem Roboter gegeneinander an. Den Robotern soll kameragestützt die Position von Ball, Tor und Gegner übermittelt werden. Hierzu muss die Szene mit der Kamera vermessen werden. | |||
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# Erzeugen Sie ein Kantenbild mit dem Sobel-Operator. | |||
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# Geraden zeichnen sich im Hough-Raum als Maxima ab. Das Bild wird somit in den Hough-Raum transformiert und dort analysiert. Aus den Maxima (engl. Peaks) lassen sich die Geraden bestimmen. | |||
#:Nützliche Matlab Befehle: <code>hough, houghpeaks, houghlines</code>. | |||
# Region of Interrest: Die wichtigen Linien sind die innerhalb des Bildes. Randlinien werden mit einem einfachen Filter gelöscht. | |||
# Im nächsten Schritt werden die Geraden gesucht, die den Abmessungen des Spielfeldes entsprechen und dieses einrahmen. | |||
# Die Schnittpunkte der Geraden bilden die Ecken des Spielfeldes. Die Ausrichtung des Spielfeldes ist somit bekannt. | |||
# Im letzten Schritt werden die Ergebnisse visualisiert und die Linien eines Fußballfeldes qualitativ auf das Feld projiziert. | |||
[[Datei:Ergebnis_Spielfeldmarkierungen.png|thumb|Lösung: Automatische Einblendung der Spielfeldmarkierungen je nach Lage des Spielfeldes]] | |||
== [[Spielfeldmarkierungen|Musterlösung]] == | |||
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== Weiterführende Links == | |||
*[http://www.cs.cf.ac.uk/Dave/CM2202/Labs/labwk7.pdf Scientific Computing and Multimedia Applications Laboratory Worksheet] | |||
= Lektion: Objekterkennung = | |||
== Weiterführende Links == | == Weiterführende Links == | ||
*[http://www.mathworks.de/de/help/vision/ug/feature-detection-extraction-and-matching.html#bs78024 Reiskörner mit Simulink erkennen] | *[http://www.mathworks.de/de/help/vision/ug/feature-detection-extraction-and-matching.html#bs78024 Reiskörner mit Simulink erkennen] | ||
*[http://www.mathworks.de/de/help/vision/gs/feature-detection-extraction-and-matching.html#bt79dij Schrift in natürlicher Umgebung erkennen] | *[http://www.mathworks.de/de/help/vision/gs/feature-detection-extraction-and-matching.html#bt79dij Schrift in natürlicher Umgebung erkennen] | ||
*[http://www.vlfeat.org/ VLFeat open source library] | |||
*[[Einf%C3%BChrung_in_MATLAB | Einführung in Matlab]] | |||
== Aufgabe == | == Aufgabe == | ||
Aktuelle Version vom 1. Juni 2022, 13:50 Uhr
Autor: Prof. Ulrich Schneider
Umfang der virtuelle Lehrveranstaltung: 2 SWS
Notwendige Matlab Toolboxen
- Image Processing Toolbox
- Computer Vision Toolbox
Matlab-Syntax in a nutshell
Hier finden Sie eine Übersicht der wichtigsten MATLAB-Befehle.
Lektion: Rauschen entfernen
Weiterführende Links
Lektion: Kantenerkennung
Weiterführende Links
Lektion: Geradenerkennung
Weiterführende Links
Lektion: Kreiserkennung
Weiterführende Links
Lektion: Winkel messen
Motivation
Die Erstsemester des Studiengangs Mechatronik messen sich im Informatikpraktikum im RoboSoccer. Dabei treten zwei Gruppen mit Ihrem Roboter gegeneinander an. Den Robotern soll kameragestützt die Position von Ball, Tor und Gegner übermittelt werden. Hierzu muss die Szene mit der Kamera vermessen werden.
Aufgabe
Die Aufgabe besteht darin die Ausrichtung des Spielfeldes zu ermitteln und die Spielfeld- markierungen eines Fußballfeldes einzuzeichnen.
Gehen Sie hierzu in folgenden Schritten vor:
- Laden Sie das Bild des Spielfeldes über einen interaktiven Dialog.
- Nützlicher Matlab Befehl:
uigetfile.
- Nützlicher Matlab Befehl:
- Wandeln Sie das Bild in Graustufen.
- Nützlicher Matlab Befehl:
rgb2gray.
- Nützlicher Matlab Befehl:
- Erzeugen Sie ein Kantenbild mit dem Sobel-Operator.
- Nützlicher Matlab Befehl:
edge.
- Nützlicher Matlab Befehl:
- Geraden zeichnen sich im Hough-Raum als Maxima ab. Das Bild wird somit in den Hough-Raum transformiert und dort analysiert. Aus den Maxima (engl. Peaks) lassen sich die Geraden bestimmen.
- Nützliche Matlab Befehle:
hough, houghpeaks, houghlines.
- Nützliche Matlab Befehle:
- Region of Interrest: Die wichtigen Linien sind die innerhalb des Bildes. Randlinien werden mit einem einfachen Filter gelöscht.
- Im nächsten Schritt werden die Geraden gesucht, die den Abmessungen des Spielfeldes entsprechen und dieses einrahmen.
- Die Schnittpunkte der Geraden bilden die Ecken des Spielfeldes. Die Ausrichtung des Spielfeldes ist somit bekannt.
- Im letzten Schritt werden die Ergebnisse visualisiert und die Linien eines Fußballfeldes qualitativ auf das Feld projiziert.
Musterlösung
Lektion: Aliasing
Weiterführende Links
Lektion: Objekterkennung
Weiterführende Links
- Reiskörner mit Simulink erkennen
- Schrift in natürlicher Umgebung erkennen
- VLFeat open source library
- Einführung in Matlab
Aufgabe
In einem Bild ist die Ausrichtung eines Tisches zu ermitteln.
BSD-Lizenz
Copyright (c) 2014, Hochschule Hamm-Lippstadt, Dep. Lip. 1, Prof. Ulrich Schneider
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