DSB18: Inverse Perspektiventransformation: Unterschied zwischen den Versionen

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== Anforderungen ==
== Anforderungen ==
# Recherchieren Sie was ArUco Marker sind und wie sich diese in Position und Lage detektieren lassen.
# Kalibrieren Sie die verwendete Kamera.
# Erstellen Sie ArUko Marken mittels Matlab.
# Nutzen Sie eine Webcam für die Detektion der Marker.
# Kalibrieren Sie diese Kameras.
# Setzen Sie ein Verfahren zur Bestimmung der Pose eines ArUko Markers mit Matlab um.
# Transformieren Sie ein Objekt aus der Kameraperspektive in Weltkoordinaten.
# Transformieren Sie ein Objekt aus der Kameraperspektive in Weltkoordinaten.
# Stellen Sie die Objekte im Sichtfeld in der Draufsich metrisch dar.  
# Stellen Sie die Objekte im Sichtfeld in der Draufsich metrisch dar.  

Version vom 11. Juni 2018, 09:21 Uhr

Autor:
Betreuer: Prof. Schneider

IPM-Algorithmus

Motivation

Autonome Fahrzeuge benötigen eine virtuelle Rundumsicht.

Ziel

Die perspektivischen Daten einer Kamera sollen anhand intrinsischer und extrinsischer Parameter in eine Rundumsicht

Anforderungen

  1. Kalibrieren Sie die verwendete Kamera.
  2. Transformieren Sie ein Objekt aus der Kameraperspektive in Weltkoordinaten.
  3. Stellen Sie die Objekte im Sichtfeld in der Draufsich metrisch dar.
  4. Schätzen Sie die Genauigkeit Ihres 3D-Sensors ab.
  5. Wissenschaftliche Dokumentation als HSHL-Wiki Artikel
  6. Softwareentwicklung nach SDE Standard in SVN
  7. Funktionsnachweis als YouTube-Video (vgl. Veranstaltungsregeln)

Lösungen

Weblinks

Literatur

Parking Assistant]


BSD-Lizenzbedingung BSD-Lizenz

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