Bild- und Signalverarbeitung mit MATLAB: Unterschied zwischen den Versionen

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[[Kategorie:MATLAB]]
'''Autor:'''  [[Benutzer:Ulrich_Schneider|Prof. Ulrich Schneider]]
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Umfang der virtuelle Lehrveranstaltung: 1 SWS
Umfang der virtuelle Lehrveranstaltung: 2 SWS


Notwendige Matlab Toolboxen
Notwendige Matlab Toolboxen
* Image Processing Toolbox
* [[Image Processing Toolbox]]
* Computer Vision Toolbox
* Computer Vision Toolbox


= Matlab-Syntax in a nutshell =
Hier finden Sie eine Übersicht der wichtigsten [[MATLAB-Befehle|MATLAB-Befehle]].


= Lektion: Rauschen entfernen =
== Weiterführende Links ==
*[http://decsai.ugr.es/~javier/denoise/index.html  BLS-GSM Image Denoising]


= Lektion: Kantenerkennung =
= Lektion: Kantenerkennung =
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= Lektion: Geradenerkennung =
= Lektion: Geradenerkennung =
== Weiterführende Links ==
*[http://www.mathworks.de/de/help/images/examples/measuring-angle-of-intersection.html?searchHighlight=measure+angle Mathworks: Winkel zwischen zwei schenkeln messen]
= Lektion: Kreiserkennung =
== Weiterführende Links ==
== Weiterführende Links ==
*[http://www.mathworks.de/de/help/images/examples/measuring-angle-of-intersection.html?searchHighlight=measure+angle Mathworks: Winkel zwischen zwei schenkeln messen]
*[http://www.mathworks.de/de/help/images/examples/measuring-angle-of-intersection.html?searchHighlight=measure+angle Mathworks: Winkel zwischen zwei schenkeln messen]
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== [[Spielfeldmarkierungen|Musterlösung]] ==
== [[Spielfeldmarkierungen|Musterlösung]] ==


= Objekterkennung =
= Lektion: Aliasing =
== 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

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.

Bild des Spielfeldes mit einer Deckenkamera aufgenommen

Gehen Sie hierzu in folgenden Schritten vor:

  1. Laden Sie das Bild des Spielfeldes über einen interaktiven Dialog.
    Nützlicher Matlab Befehl: uigetfile.
  2. Wandeln Sie das Bild in Graustufen.
    Nützlicher Matlab Befehl: rgb2gray.
  3. Erzeugen Sie ein Kantenbild mit dem Sobel-Operator.
    Nützlicher Matlab Befehl: edge.
  4. 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.
  5. Region of Interrest: Die wichtigen Linien sind die innerhalb des Bildes. Randlinien werden mit einem einfachen Filter gelöscht.
  6. Im nächsten Schritt werden die Geraden gesucht, die den Abmessungen des Spielfeldes entsprechen und dieses einrahmen.
  7. Die Schnittpunkte der Geraden bilden die Ecken des Spielfeldes. Die Ausrichtung des Spielfeldes ist somit bekannt.
  8. Im letzten Schritt werden die Ergebnisse visualisiert und die Linien eines Fußballfeldes qualitativ auf das Feld projiziert.
Lösung: Automatische Einblendung der Spielfeldmarkierungen je nach Lage des Spielfeldes

Musterlösung

Lektion: Aliasing

Weiterführende Links

Lektion: Objekterkennung

Weiterführende Links

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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