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Es werden Posts vom März, 2017 angezeigt.

Matlab: Bilderkennung von 12 seitigem Würfel mit Zahlen

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( English ) Dieser Beitrag ist ähnlich zu dem Beitrag davor und beschreibt die Identifikation von Zahlen  von 1-12 eines 12-seitigen Würfels. Diese Bilder sind ebenfalls in der automatischen Würfelmschine meines Bruder erzeugt worden. Würfel Identifikation: Zuerst werden alle Bilder in Matlab geladen und auf eine 200x200 Pixel Größe reduziert. Dieses Bild wird nun konvertiert via rgb2gray in ein farbloses Bild. Darauf hin wird der Gradient angewendet und dieses und das graue Bild werden mit einem Treshold in binäres Bilder umgewandelt. Das Gradienten Bild wird mit der morphologischen Operation imclose erweitert und dann mit dem normalen binären Bild multipliziert und dann wird Dilatation angewendet um die Konturen dicker zu machen. Hiernach wird eine große For-Schleife über alle Bilder durchgeführt und die Mitte des Bildes mit meiner Funktion bestimmt (gewichtet alle Stellen die 1 sind und findet die Mitte davon: bestimmt den Mean-Wert aller Zeilen und Spalten an den

Matlab: Bilderkennung von + und - Würfeln

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( English ) Dieser Eintrag beschreibt die Identifikation von Plus und Minus auf Würfeln. Würfel Identifikation: Mein Bruder hat eine Würfel Roll Maschine gebaut die automatisch würfelt mit zwei Seiten +, eine Seite - und der rest leer und Bilder aufnimmt. Diese Bilder sehen wie die folgenden aus:  Das Plus ist dabei grün und das Minus ist rot. Bildbearbeitung: Zu erst lade ich alle Bilder mit Matlab und schneide sie in eine 200x200 size größe (zweite Zeile). Weiterhin verbesser ich den Kontrast der Bilder durch Erhöhung der RGB-Werte, da diese nur bei 100 von 255 liegen (dritte Zeile). Die einzelnen RGB-Kanäle werden dann aufgeteilt und dadurch ein grüner Kanal rekonsturiert, indem von dem grünen Kanel die hälfte des blauen und roten Kanals (als einfache Matrixsubtraktion) abgezogen wird und demenstprechend für rot. Mit einer Grenze der Double-Werte bei 50 für das grüne Bild (darüber sind die Werte nun 1 und darunter 0) und 20 für das rote Bild wird also ein binäres Bild e