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

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--[[Benutzer:Ulrich Schneider|Ulrich Schneider]] ([[Benutzer Diskussion:Ulrich Schneider|Diskussion]]) 08:40, 21. Jun. 2024 (UTC)
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= Qualität der Lösung der Aufgaben gemäß der [[Bewertungskriterien_f%C3%BCr_Software|Bewertungskriterien]] ==
= Qualität der Lösung der Aufgaben gemäß der [[Bewertungskriterien_f%C3%BCr_Software|Bewertungskriterien]] =
==Vollständigkeit==
==Vollständigkeit==
* Die Aufgaben wurden fast vollständig gelöst (>90%) und die Algorithmen arbeiten "korrekt" mit hoher Zuverlässigkeit (>90%) bei Variation der Eingangsdaten.
* Die Aufgaben wurden vollständig gelöst und die Algorithmen arbeiten "korrekt" mit hoher Zuverlässigkeit (>98%) bei Variation der Eingangsdaten.
 
==Ergebnis-Qualität==
==Ergebnis-Qualität==
* Die Qualität des Ergebnisses übertrifft die Erwartungen.
* Die Qualität des Ergebnisses erfüllt die Erwartungen.
* Z. 79 <code>rgb2gray</code> liefert in diesem Fall ein ungenügendes Ergebnis. Der Lichtklecks verfälscht die rechte Spur und muss bei der Binarisierung entfernt werden.
 
== Quelltext-Effizienz ==
== Quelltext-Effizienz ==
* Der Algorithmus wurde effizient programmiert und es wurden zusätzlich Methoden zur Effizientsteigerung verwendet.
* Der Algorithmus wurde effizient programmiert.
Die Qualität des Ergebnisses entspricht nicht den Erwartungen. Die Qualität des Ergebnisses entspricht voll den Erwartungen.
Der Quelltext ist offensichtlich und schwerwiegend ineffizient. Es gibt bspw. unnötige Schleifen über Datensätze. Der Algorithmus wurde effizient programmiert.
== Quelltext-Lesbarkeit==
== Quelltext-Lesbarkeit== Der Quelltext ist so geschrieben, dass es dem Beurteiler schwer fällt die Vorgehensweise zu verstehen. Der Quelltext ist für den Beurteiler leicht zu verstehen. Es werden bspw. Kommentare verwendet, um die Funktionalität von Code-Segmente zu erläutern. Der Quelltext ist für den Beurteiler leicht zu verstehen und die Dokumentation mit PAP erläutert die Funktion.
* Der Quelltext ist für den Beurteiler leicht zu verstehen und die Dokumentation mit PAP erläutert die Funktion.
* Vermeiden Sie absolute Pfade (Z. 31-34).
* Löschen Sie nicht verwendeten Quelltext (Z. 36, 40).
* Z. 4: <code>startInversivePerpektivenTransformation.m</code> Wieso eigentlich invers'''iv'''e? Inverse wäre korrekt.
* Z. 43 u.A. Ergänzen Sie Einheiten im Kommentar.
 
== Nachhaltigkeit ==
== Nachhaltigkeit ==
* Der Header ist unvollständig.
* Der Header ist unvollständig.
* Der in Quelltext 1 beschriebene Quelltext ist nicht im angegebenen Ordner zu finden (<code>startInversePerspektivenTransformation.m </code>).
* Der in Quelltext 1 beschriebene Quelltext ist nicht im angegebenen Ordner zu finden (<code>startInversePerspektivenTransformation.m</code>).
* Sicher Sie keine <code>*.asv</code>-Dateien in SVN.
* Sicher Sie keine <code>*.asv</code>-Dateien in SVN.
* Verwenden Sie aussagekräftige Log-Texte. Was sind "Kleinigkeiten"?
* Verwenden Sie aussagekräftige Log-Texte. Was sind "Kleinigkeiten"?
* Halten Sie sich beim Programmieren an die [[Medium:Programmierrichtlinien_für_Matlab.pdf|Programmierrichtlinien für MATLAB<sup>®</sup>]].
* Nutzen Sie beispielsweise sprechende Variablen in deutscher Sprache (z.&thinsp;B. <code>fFokaleLaenge</code> anstelle von <code>fc</code>).
* Notwendige Dateien fehlen.
* Kopieren Sie auf '''keinen Fall''' Daten in SVN.


Tipps:
=Qualität der Dokumentation im Wiki-Artikel =
* Stellen Sie den ROI so ein, dass man die Platine nicht sieht.
* Referenzieren Sie alle Abbildungen, Tabellen, Quelltexte und sonstige Quellen im Text.
* Referenzieren Sie alle Abbildungen im Text.
* Erweitern Sie die Tabelle 1 und 2 um die deutschen Bezeichnungen, MATLAB<sup>®</sup>-Bezeichnungen und Formelzeichnungen.
* Nutzen Sie eine erläuternde Skizze zur Visualisierung des ROI.
* Die Kamerakalibrierung sollte für Wagen 1 und Wagen 2 durchgeführt werden. Wo wurde Wagen 2 dokumentiert?
 
= Problembeschreibung =
* Das Problem wurde nachvollziehbar beschrieben.
= Analyse der Ursachen der Probleme=
* Mögliche Ursachen wurden analysiert.
= Beschreibung der Sie Maßnahmen zur Beseitigung der identifizierten Ursache(n) =
* Maßnahme 1 und 3 verstehe ich nicht.
= Beantwortung der Lernzielkontrollfragen =
* Wofür werden die Kamerakalibrierparameter verwendet? Entzerrung '''und IPT'''.
* Was ist ein Region-of-Interest (ROI)? Wie wird dieser gewählt? Zweite Frage bleibt offen.
* Wie führt man eine effektive Binarisierung durch? farbbasiert/adaptiv.
* Welche Fehler zeigen sich im Binärbild? Wie lassen sich diese beheben?
** 0m37s: Lichtflecken → effektive Binarisierung, Außenverschattung/Kunstlicht, Plausibilisierung über Breite der Spurmarkierung
** 0m37s: Verlust der linken Fahrspur → ROI erweitern
** 0m37s: Lücken in der Fahrspur → morphologische Operationen
** 0m51s: Hintergrundobjekte → Schachbrettteppich entfernen
'''Tipps:'''
* Nutzen Sie für den Beleg der Entzerrung ein Schachbrettmuster (Teppich) und zeichnen Sie mit <code>xline, yline</code> Referenzlinien ein.
* Nutzen Sie für den Beleg der Entzerrung ein Schachbrettmuster (Teppich) und zeichnen Sie mit <code>xline, yline</code> Referenzlinien ein.
* Erweitern Sie die Tabelle 1 und 2 um die deutschen Bezeichnungen und Formelzeichnungen.
'''Offene Fragen'''
* Nutzen Sie eine erläuternde Skizze.
* Wie groß ist der Blindbereich? Nutzen Sie eine Referenz im Bild. z.&thinsp;B. "erste sichtbare Objekt bei 60 cm".
* Wie groß ist der Blindbereich? Nutzen Sie eine Referenz im Bild. z.&thinsp;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 <code>rgb2gray</code> 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
# Antwort unvollständig. Bitte bearbeiten Sie sich mit den Hinweisen oben und den Tipps diese Frage erneut.
# Antwort inkonkret. Bitte bearbeiten Sie sich mit den Hinweisen oben und den Tipps  diese Frage erneut.
# Das ist leider nicht korrekt. Bitte bearbeiten Sie sich mit den Hinweisen oben und den Tipps diese Frage erneut.
# Wo ist Rauschen zu sehen? Ich sehe keins. Fügen Sie Belege an. Ich würde kein Median- oder Gauss-Filter anwenden!
* Nachfolgende Aufgaben wurden nicht (vollständig) bearbeitet: 9.4.2, 9.4.3, 9.4.4, 9.4.5, 9.4.6, 9.4.7
{| class="wikitable"
|+ Tabelle 1: Bewertungsvorlage
|-
! Aufgabe  !! Inhalt!! Feedback
|-
| 1  || Qualität der Lösung der Aufgaben gemäß der [[Bewertungskriterien_f%C3%BCr_Software|Bewertungskriterien]] || 5
|-
| 2  || Qualität der Dokumentation im Wiki-Artikel  || 2
|-
| 3  || Problembeschreibung || 1
|-
| 4  || Analyse der Ursachen der Probleme || 1
|-
| 5  || Beschreibung der Sie Maßnahmen zur Beseitigung der identifizierten Ursache(n)  ||  2
|-
| 6  || Beantwortung der Lernzielkontrollfragen  ||  2
|-
|}

Aktuelle Version vom 3. August 2024, 15:12 Uhr

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

Qualität der Lösung der Aufgaben gemäß der Bewertungskriterien

Vollständigkeit

  • Die Aufgaben wurden vollständig gelöst und die Algorithmen arbeiten "korrekt" mit hoher Zuverlässigkeit (>98%) bei Variation der Eingangsdaten.

Ergebnis-Qualität

  • Die Qualität des Ergebnisses erfüllt die Erwartungen.
  • Z. 79 rgb2gray liefert in diesem Fall ein ungenügendes Ergebnis. Der Lichtklecks verfälscht die rechte Spur und muss bei der Binarisierung entfernt werden.

Quelltext-Effizienz

  • Der Algorithmus wurde effizient programmiert.

Quelltext-Lesbarkeit

  • Der Quelltext ist für den Beurteiler leicht zu verstehen und die Dokumentation mit PAP erläutert die Funktion.
  • Vermeiden Sie absolute Pfade (Z. 31-34).
  • Löschen Sie nicht verwendeten Quelltext (Z. 36, 40).
  • Z. 4: startInversivePerpektivenTransformation.m Wieso eigentlich inversive? Inverse wäre korrekt.
  • Z. 43 u.A. Ergänzen Sie Einheiten im Kommentar.

Nachhaltigkeit

  • Der Header ist unvollständig.
  • Der in Quelltext 1 beschriebene Quelltext ist nicht im angegebenen Ordner zu finden (startInversePerspektivenTransformation.m).
  • Sicher Sie keine *.asv-Dateien in SVN.
  • Verwenden Sie aussagekräftige Log-Texte. Was sind "Kleinigkeiten"?
  • Halten Sie sich beim Programmieren an die Programmierrichtlinien für MATLAB®.
  • Nutzen Sie beispielsweise sprechende Variablen in deutscher Sprache (z. B. fFokaleLaenge anstelle von fc).
  • Notwendige Dateien fehlen.
  • Kopieren Sie auf keinen Fall Daten in SVN.

Qualität der Dokumentation im Wiki-Artikel

  • Referenzieren Sie alle Abbildungen, Tabellen, Quelltexte und sonstige Quellen im Text.
  • Erweitern Sie die Tabelle 1 und 2 um die deutschen Bezeichnungen, MATLAB®-Bezeichnungen und Formelzeichnungen.
  • Nutzen Sie eine erläuternde Skizze zur Visualisierung des ROI.
  • Die Kamerakalibrierung sollte für Wagen 1 und Wagen 2 durchgeführt werden. Wo wurde Wagen 2 dokumentiert?

Problembeschreibung

  • Das Problem wurde nachvollziehbar beschrieben.

Analyse der Ursachen der Probleme

  • Mögliche Ursachen wurden analysiert.

Beschreibung der Sie Maßnahmen zur Beseitigung der identifizierten Ursache(n)

  • Maßnahme 1 und 3 verstehe ich nicht.

Beantwortung der Lernzielkontrollfragen

  • Wofür werden die Kamerakalibrierparameter verwendet? Entzerrung und IPT.
  • Was ist ein Region-of-Interest (ROI)? Wie wird dieser gewählt? Zweite Frage bleibt offen.
  • Wie führt man eine effektive Binarisierung durch? farbbasiert/adaptiv.
  • Welche Fehler zeigen sich im Binärbild? Wie lassen sich diese beheben?
    • 0m37s: Lichtflecken → effektive Binarisierung, Außenverschattung/Kunstlicht, Plausibilisierung über Breite der Spurmarkierung
    • 0m37s: Verlust der linken Fahrspur → ROI erweitern
    • 0m37s: Lücken in der Fahrspur → morphologische Operationen
    • 0m51s: Hintergrundobjekte → Schachbrettteppich entfernen

Tipps:

  • Nutzen Sie für den Beleg der Entzerrung ein Schachbrettmuster (Teppich) und zeichnen Sie mit xline, yline Referenzlinien ein.

Offene Fragen

  • Wie groß ist der Blindbereich? Nutzen Sie eine Referenz im Bild. z. B. "erste sichtbare Objekt bei 60 cm".
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