DSB18: Personalisierter Kalender: Unterschied zwischen den Versionen

Aktuelle Version vom 17. April 2018, 12:13 Uhr

Autor:
Betreuer: Prof. Schneider

Motivation

Die digitale Bildverarbeitung macht es möglich Objekte in Bildern realistisch zu ersetzen. Ein Beispiel hierfür sind personalisierte Kalender, in den Wunschnamen eingebettet werden.

Ziel

Ein beliebiger Name soll automatisch via Bildverarbeitung in Fotos eingesetzt werden.

Anforderungen

Recherchieren Sie nach geeigneten Methoden zum Bildmanipulation.
Wählen Sie 12 Kalenderfotos aus, in die der Wunschname eingesetzt werden soll.
Lesen Sie den Wunschnamen über eine GUI ein und manipulieren Sie automatisch die Kalenderfotos.
Stellen Sie Ihre Ergebnisse in Matlab dar.
Bewerten Sie die Genauigkeit Ihres Ergebnisses ab.
Wissenschaftliche Dokumentation als HSHL-Wiki Artikel
Softwareentwicklung nach SDE Standard in SVN
Funktionsnachweis als YouTube-Video (vgl. Veranstaltungsregeln)

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 [[Datei:Motive-Auto.jpg|200px|thumb|right|]]
 == Motivation ==
-Mobile Roboter, wie beispielsweise Saugroboter, müssen wissen, wo sie sich befinden, um effizient zu reinigen.
+Die digitale Bildverarbeitung macht es möglich Objekte in Bildern realistisch zu ersetzen. Ein Beispiel hierfür sind personalisierte Kalender, in den Wunschnamen eingebettet werden.
 == Ziel ==
-Mit einer Webcam soll ein beliebiger Barcode auf einem Dokument unabhängig von Position und Lage eingescannt werden können.
+Ein beliebiger Name soll automatisch via Bildverarbeitung in Fotos eingesetzt werden.
 == Anforderungen ==
-# Recherchieren Sie nach Methoden zum 2D-Scan-Matching und wählen Sie ein effizientes Verfahren aus.
+# Recherchieren Sie nach geeigneten Methoden zum Bildmanipulation.
-# Zeichnen Sie als Eingangsdaten Roboterfahrten (LiDAR und Odometrie) auf.
+# Wählen Sie 12 Kalenderfotos aus, in die der Wunschname eingesetzt werden soll.
-# Verarbeiten Sie diese Eingangsdaten mit Matlab.
+# Lesen Sie den Wunschnamen über eine GUI ein und manipulieren Sie automatisch die Kalenderfotos.
 # Stellen Sie Ihre Ergebnisse in Matlab dar.
-# Stellen Sie die Objekte im Sichtfeld in der Draufsich metrisch dar.
+# Bewerten Sie die Genauigkeit Ihres Ergebnisses ab.
-# Schätzen Sie die Genauigkeit Ihres Algorithmus ab.
 # Wissenschaftliche Dokumentation als HSHL-Wiki Artikel
 # Softwareentwicklung nach SDE Standard in SVN
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 == Weblinks ==
-* [https://www.youtube.com/watch?v=nvFcN2-NqRc SLAM Course - 12 - Scan-Matching in 5 Min - Cyrill Stachniss]
+* [http://www.absolutfamilie.de/wp-content/uploads/2015/10/NC4FUN.png ]
-*[https://www.youtube.com/watch?v=C8M7weK_Dhs Simultaneous Localization And Mapping (SLAM) with Scan Matching]
+*[https://encrypted-tbn0.gstatic.com/images?q=tbn:ANd9GcQOtZaj9JtXPLs6P0RQxHzDSHnWsJq5Eh2bGi7XtObbLqYLeJTDJw]
-*[https://youtu.be/VoAdXGMzirU Iterative Closest Point algorithm for point clouds in Matlab]
+*[https://www.kundenmeister.com/crm/uploads/product/2014/08/053546acd1ee34bf126378f6f06f898a.jpg]
 == Literatur ==

DSB18: Personalisierter Kalender: Unterschied zwischen den Versionen

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Inhaltsverzeichnis

Motivation

Ziel

Anforderungen

Lösung

Siehe auch

Weblinks

Literatur

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