Bild- und Signalverarbeitung mit MATLAB

Autor: Prof. Ulrich Schneider

Umfang der virtuelle Lehrveranstaltung: 2 SWS

Notwendige Matlab Toolboxen

• Image Processing Toolbox
• Computer Vision Toolbox

Lektion: Rauschen entfernen

Weiterführende Links

• BLS-GSM Image Denoising

Lektion: Kantenerkennung

Weiterführende Links

• Mathworks: Kantenerkennung mit Matlab

Lektion: Geradenerkennung

Weiterführende Links

• Mathworks: Winkel zwischen zwei schenkeln messen

Lektion: Kreiserkennung

Weiterführende Links

• Mathworks: Winkel zwischen zwei schenkeln messen

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

Lektion: Aliasing

Weiterführende Links

• Scientific Computing and Multimedia Applications Laboratory Worksheet

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
Hochschule Hamm-Lippstadt. Alle Rechte vorbehalten.

---

→ zurück zum Hauptartikel: Virtuelle Lehrveranstaltungen