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Die erste deutsche Scilab-Konferenz
Die Image Processing Design ToolboxDr. Eng. (J) Harald Galda
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Entwicklung von Algorithmen der Bildverarbeitung
❖ Unterscheidung Objekte - Hintergrund
❖ Operatoren (z. B. Filter) auswählen und parametrieren
❖ Ergebnisse visualisieren
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Besonderheiten der Bildverarbeitung
❖ Bilder sind 2D- oder 3D-Signale ⇒ große Datenmengen
❖ Beurteilung der Korrektheit nur durch Visualisierung
❖ Parameter finden durch Versuch und Irrtum
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Implementierung
❖ Direkt in Scilab?
❖ Programmierung einfach
❖ Rechenzeit viel zu lang
❖ Mit C, C++ oder C#?
❖ Rechenzeit kurz
❖ Programmierung zeitaufwändig
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Implementierung
❖ Das beste aus beiden Welten:
❖ Schnittstelle zu Scilab
❖ Intern in C und C++ programmiert, hauptsächlich mit OpenCV
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Funktionalität
❖ Bilder von Festplatte laden
❖ Bilder anzeigen
❖ Bilder analysieren, z. B. Histogramm
❖ Operationen, z. B. Filterung, Blobanalyse
❖ Bilder auf Festplatte speichern
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Bilder laden und anzeigen
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Bilder laden und anzeigen
GrauwertbildFarbbild Bild in Falschfarben
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Bilder interaktiv analysieren
GUI für interaktive Bildanalyse aufrufen
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Bilder interaktiv analysieren
Position und Grauwert von Pixel unter Mauszeiger
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Bilder interaktiv analysieren
Rechteck mit Maus markieren Histogramm des markierten Bereichs
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Blobanalyse
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Blobanalyse
Schwellwertbild Objektbild
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Blobanalyse
Suche nach den beiden größten Objekten
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Blobanalyse
Kumuliertes Histogrammder Anzahl von Pixeln
Resultat: die zwei größten Objekte
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Blobanalyse
Zu jedem Objekt wird Boundingbox berechnet.
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Blobanalyse
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Wo herunterladen?
❖ atoms.scilab.org/toolboxes/IPD
❖ Verfügbar für Windows, 32 Bit und 64 Bit
❖ Tutorial über IPD-Toolbox und Grundlagen der Bildverarbeitung