Objekterkennung: Unterschied zwischen den Versionen

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Um eine Erkennung aus dem Livebild zu ermöglichen, musste zuerst das Einlesen des Videobildes der Webcam implementiert werden. Hier wurde die ''videoinput'' Befehl der Image Acquisation Toolbox verwendet. Um eine geeignete Verarbeitungsgeschwindigkeit zu ermöglichen, wurde ein Timer implementiert, der die Weitergabe von 5 Bildern pro Sekunde an die Verarbeitung realisiert.
Um eine Erkennung aus dem Livebild zu ermöglichen, musste zuerst das Einlesen des Videobildes der Webcam implementiert werden. Hier wurde die ''videoinput'' Befehl der Image Acquisation Toolbox verwendet. Um eine geeignete Verarbeitungsgeschwindigkeit zu ermöglichen, wurde ein Timer implementiert, der die Weitergabe von 5 Bildern pro Sekunde an die Verarbeitung realisiert.


[[Datei:ObjekterkennungHan1.png|600px|Einlesen des Videobildes]]
<source lang="matlab">


%% Webcam einbinden Parameter setzen


  vid = videoinput('winvideo', 1);
     
% Triggerkonfiguration
set(vid,'FramesPerTrigger',1);
set(vid,'TriggerRepeat',Inf);
set(vid,'ReturnedColorSpace','grayscale');
 
triggerconfig(vid, 'manual')
% Timer erstellen
TimerData=timer('TimerFcn', {@Bildverarbeitung,vid},'Period',1/Bildrate,'ExecutionMode','fixedRate','BusyMode','drop');
% Start video und Timer
start(vid);
start(TimerData);
</source>
=== Bearbeitung des Bildes ===


== Siehe auch ==
== Siehe auch ==

Version vom 19. Juni 2014, 20:43 Uhr

Autor: Alexander Haneke
Betreuer: Prof. Schneider

Motivation

Kartons bilden die Objekte beim Carolo-Cup. Es bedarf einer robusten Objekterkennung auf Basis des Kamerabildes.

Ziel

  • Vertiefung der Lehrveranstaltung Digitale Signal- und Bildverarbeitung.\
  • Vorstellung eines Konzeptes zur Objekterkennung
  • Umsetzung des Konzeptes in Matlab
  • Einblendung der Objekte in das Videobild

Aufgabe

  1. Recherchieren Sie die theoretische Hintergründe der Objekterkennung.
  2. Recherchieren Sie welche Verfahren zur Objekterkennung und -verfolgung sich für unseren Fall anwenden lassen. Publikationen zu diesem Thema finden Sie beispielsweise [1].
  3. Unter Demos finden Sie ein Demo zur Objekterkennung. Dieses dürfen Sie gern für die Einarbeitung nutzen. Verändern sie es jedoch bitte nicht, sondern legen Sie einen Entwicklungszweig (Branch) in Ihrem Arbeitsverzeichnis an.
  4. Detektieren Sie die Kopierkartons im Videobild.
  5. Zeigen Sie die Kartonumrisse als Rechteck in Weltkoordinaten an.
  6. Ermitteln Sie den Referenzpunkt (Mittelpunkt Vorderkante).
  7. Bestimmen Sie die Objektparameter gemäß Schnittstellendokumentation.

Lösung

Einlesen des Videobildes

Um eine Erkennung aus dem Livebild zu ermöglichen, musste zuerst das Einlesen des Videobildes der Webcam implementiert werden. Hier wurde die videoinput Befehl der Image Acquisation Toolbox verwendet. Um eine geeignete Verarbeitungsgeschwindigkeit zu ermöglichen, wurde ein Timer implementiert, der die Weitergabe von 5 Bildern pro Sekunde an die Verarbeitung realisiert.

%% Webcam einbinden Parameter setzen 

   vid = videoinput('winvideo', 1);
      
% Triggerkonfiguration
set(vid,'FramesPerTrigger',1);
set(vid,'TriggerRepeat',Inf);
set(vid,'ReturnedColorSpace','grayscale');
  
 triggerconfig(vid, 'manual')

% Timer erstellen
TimerData=timer('TimerFcn', {@Bildverarbeitung,vid},'Period',1/Bildrate,'ExecutionMode','fixedRate','BusyMode','drop');

% Start video und Timer
start(vid);
start(TimerData);

Bearbeitung des Bildes

Siehe auch

  1. Corke, P.: Robotics, Vision and Control. Heidelberg: Springer Verlag, 2013. ISBN 978-3-642-20143-1
  2. Doege, K.-P.: Videodetektion im Straßenverkehr. München: Oldenbourg Wissenschaftsverlag GmbH, 2013. ISBN 978-3-486-70893-3
  3. Tönnies, K. D.: Grundlagen der Bildverarbeitung. München: Pearson Studium, 2005. ISBN 3-8273-7155-4
  4. Mathworks: Object Detection, Motion Estimation, and Tracking. URL

Weblinks



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