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Simulink- Kamerabild von 3D in 2D umwandeln; Kantendetektion |
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| milpe |
Forum-Newbie
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Verfasst am: 05.05.2010, 18:17
Titel: Simulink- Kamerabild von 3D in 2D umwandeln; Kantendetektion
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Hallo, wir haben folgendes Projekt an der Hochschule und kommen kaum voran, Vielleicht kann uns jemand von euch helfen:
Am Innenrückspiegel eines Pkw´s ist eine Videokamera nach vorne gerichtet und soll das Blickfeld des Fahrers darstellen. Das Ziel des Projekts ist es, die Fahrbahnlinien und Parkplätze erkennen, wonach das Fahrzeug selbstständig einparken soll.
Nun zu unserer Momentan Frage:
Unsere ersten Aufgaben sind es die Bilder in Schwarz/weiss umzuwandeln, Kanten darzustellen und die Hough-Transformation anzuwenden, was der einfachere Teil ist, aber trotzdem hilfreiche Tipps hätten.
Die zweite schwere Frage ist, wie man das 3D Bild in 2D umwandeln kann.
Wie sollen wir hier vorgehen? Zuerst 3D in 2D und anschließende Kandetendetektion etc. ; oder umgekehrt.
ich bitte euch, es genau zu erklären, da wir noch Anfänger sind. Für jeden kleinen Tipp sind wir dankbar
Viele Grüße
Milan
P.S.
Filter sollen wir noch nicht anwenden, lediglich Kanten, Texturen bearbeiten, Binärbilderzeugung Hough transformation. Wir sollen mit der Video and Image Processing Toolbox arbeiten.
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| lilov |
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Verfasst am: 05.05.2010, 22:46
Titel:
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Hey,
ich glaube ich hatte auf der Webseite von Matlab ein Webinar zum Thema gesehen. Die Kantenerkennung hatten die jedoch in Matlab selbst gemacht, nicht in Simulink.
Dies hier ist glaube ich ein guter Anfang:
% wandelt das Foto in einer binären Matrix um sodass man dann nur zwischen weiss und schwarz unterscheiden muss
binary= (dein image)>220;
imagesc(dein image)
probiere das mal aus..
Hristo
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| Hubertus |
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Verfasst am: 06.05.2010, 08:02
Titel:
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Moin, moin,
zur Hough-Transformation findest Du viele Beispiele im Internet. Wichtig ist, dass zuerst alle nicht relevanten Bereiche aus dem Bild entfernt werden. Dazu kannst Du die Funktionen 'imerode','imdilate' und 'bwareaopen' verwenden. Für imerode und imdilate solltest Du die Reihenfolge beachten, zuerst imerode und dann imdilate. Das sind zwar auch Filter, aber wie soll man aus einem Graustufenbild eindeutige Kanten für die Hough-Transformation detektieren, ohne störende Bereiche zu entfernen. Soll das wirklich ohne Filter gehen?
Schönen Donnerstag
Hubertus
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Verfasst am: 06.05.2010, 09:40
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Danke für die Antworten. Die Hough Transformation haben wir schon einigermaßen drauf. Es gibt zumindest genügend Material dazu wie sie funktioniert. Völlig im Dunkeln tappen wir bei der Umwandlung von 3D in 2D. Die Beispiele, die wir dazu gefunden haben funktionieren alle mit 2 Kameras, wir haben aber nur eine. Funktioniert das so? Wenn ja wie?
Gruß Milan
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| quant82 |
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Verfasst am: 06.05.2010, 12:36
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hmm also mir ist überhaupt nicht klar wie man mit einer camera ein 3d bild erzeugen kann... es sollte doch sowiso nur ein 2d bild sein also schon die projektion von R^3 -> R^2 oder sehe ich das falsch ?
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| Gast |
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Verfasst am: 08.05.2010, 09:38
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Es geht hauptsächlich um Folgendes:
Wir sehen aus der Fahrersicht z. B. einen Parkplatz. In der Mitte befinden sich z. B. 2 durchfgezogene Linien, die die Fahrbahn markieren. Rechts aussen und links aussen sehen wir dann die freien Parkplatzrechtecke, die auch mit Linien gekennzeichnet sind. Unser Professor möchte jetzt einfach, dass wir aus der Höhe der Kamera linse und dem bekannten Objektivwinkel eine Sicht vom Fahrer aus zu einer Vogelperspektive zu machen, um zu erkennen welche Gegenstände sich tatsächlich weiter entfernt befinden. uii sag ich da nur. So wie ich das bis jetzt verstanden habe, geht das nur mit 2 Kameras. 3D zu 2D Beschreibung war bisschen verwirrend, geb ich zu.
Wie kann ich die Fahrbahnlinien und Parkplatzlinien mit Simulink erkennen. Wir haben dazu die Hough Transformation kennengelernt, aber bis auf waagrechte oder senkrechte Linien haben wirs bis jetzt nicht hinbekommen. Wie können wir die Linien, die im Bild ja immer schräg zum Koordinatensystem sind erkennen lassen, welche Einstellung? Wie fang ich da an?
Schönen Tag und Gruß
Milan
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