Kreis und Linie mit zufälliger Anordung in einer Bitmap finden // diverse Filter

gramboler

kann ich ich im Forum ein Bild hinstellen?

Wenn ja, dann wie?

Wenn nicht stellt euch ein Theta vor, nur dass die Linie in der Mitte den Kreis auf beiden Seiten berührt

Θ

rapso

http://img293.imageshack.us/ bild reinstellen, link dazu hier posten.

gramboler

Danke für deine schnelle Antwort!!

und hier ist eine Skizze:

[url] http://img217.imageshack.us/my.php?image=linseweniger0le.png [/url]

rapso

such nach dem ersten pixel von oben im bild und dem ersten bild von unten im bild, in der mitte davon ist das zentrum des kreises.
such von der mitte aus kreisförmig, der erste pixel der getroffen ist, ist der naheste punkt von der linie, sozusagen die normale, also um 90° drehen und dann weißt du die lage der linie und deren position.

gramboler

Danke,.... für die vielen schnellen Antworten!!!

stimmt, es ist einfacher als ich dachte. da hätte ich auch selbst drauf kommen können.

gramboler

....so einfach war es dann soch nicht. Zum Glück sieht in der Theorie immer alles anders aus wie in der Praxis.

Das Problem ist, dass die Teile einen Schatten auf den Tisch werfen. Dieser Schatten ist natürlich auch schwarz, oder zumindest so dunkel, dass ichdas erste Pixel nicht genau erfassen kann. Außerdem sind die Übergänge von schwarz auf weiß sehr weich, da es sich um ein Photo handelt.

Ich habe hier noch einmal eine Aufnahme des Teils, die ich mit der Webcam gemacht habe.

http://img199.imageshack.us/my.php?image=photolinse8ef.jpg

Jetzt habe ich mir überlegt ob ich dies vielleicht mit Canny Edge machen könnte. Kann ich damit meine Kanten klar und sauber definieren?

rapso

bei dieser auflösung darfst du nichts erwarten ;), du brauchst dafür ne gute cam (hoche auflösung, wenig rauschen), sonst wird das ganze sehr ungenau bleiben.

edgedetection wird eventuell auch den schatten als kante erkennen.

nimm einfach irgendwas auffälliges, was sich vom rest absetzt, ein knalliges orange z.b.

Jester

Um die Kante zu entdecken würde ich's mal mit ner Hough-Transformation versuchen. Für den Kreis bietet sich eigentlich ein Matched-Filter an, gerade weil Du den Radius kennst und ein gedrehter Kreis halt immer noch ein Kreis ist.

edit: evtl zuvor schon binarisieren.

gramboler

rapso schrieb:

nimm einfach irgendwas auffälliges, was sich vom rest absetzt, ein knalliges orange z.b.

->Danke, das Teil kann ich nicht ändern, aber vielleicht die Unterlage.
Außerdem ist das Kamerabild ein wenig besser als es auf dem Photo scheint.

Jester schrieb:

Hough-Transformation

-> die Hough-Transformation schaut gut aus. Das muss ich mir unbedingt anschauen. Du weisst nicht reinzufällig wo man einen Beispielcode finden kann? Wenn nicht ist auch niocht schlimm. Dann muss ich halt selbst suchen.

ChaosAngel

Kenn die Hough Transformation jetzt nicht, aber lies dir einfach mal was zu den dithering Verfahren durch, automatischer Kontrastausgleich mit nem Graustufenhistogramm, scharfzeichnen mit nem Laplace Filter oder besser noch Sobel Filter.

Ich denke wenn du ein paar von den Dinger am Anfang mal testweise drüber laufen lässt und am ende den SobelFilter drüber jagst solltest du nen ziemlich schafes Bild bekommen, wo alle Details weggeschnitten sind.
Dann kannst du mit Rapsos Vorschlag vom Anfang arbeiten, mit nem kleinen Toleranz Bereich sollte es dann auch bei dieser Auflösung möglich sein.

Nachtrag: Mit nem Max/Min Filter kannst du vorher noch das Rauschen entfernen.

Jester

Nen Beispielcode zur Hough-Trafo hab ich leider grad nicht zur Hand. Aber die ist eigentlich recht einfach zu bauen. Geht übrigens ziemlich analog auch für Kreise.

Aber da Du den Radius kennst ist für Dich vermutlich ein matched Filter besser geeignet.

@Chaosangel:

Vorteil der Houghtrafo ist, daß es ein Verfahren ist, das nach Geradenhaften Strukturen sucht und nicht einzelne Pixel als Kantenpixel identifiziert. Die einzige geradenhafte Struktur in diesem Bild ist das gesuchte Teil. Min-Max-Filterung (also Binarisierung) ist auf jeden Fall sinnvoll!

c++.gurke

da du ja ein foto machst, wenn ich jetzt alles richtig verstanden habe, dann wäre es eventuell auch sinnvoll die beleuchtung zu korrigieren

schlagschatten ect lassen sich bestimmt so schon vorher verhindern, was die ganze sache erleichtern sollte

gramboler

Danke für diese vielen Antworten, ich glaube für mich gibt es nun wirklich viel zu lesen

-> ...und was die Beleuchung anbetrifft, ich werde immer einen Schatten haben!

gramboler

vielleicht wäre es besser für diese Frage ein neues Thema im im forum zu öffen. Ich stelle sie aber hier rein, da hier die ganzen Filter angesprochen sind.

Ich glaube ich habe den Sobel Filter nicht richtig verstanden.
Nachdem was ich bisher gelesen habe muss ich beim Sobel Filter jedes einzelne Pixel, und die 8 Pixel darum herum mit zwei Filtermatrizen multiplizieren und dann die Summe der in das Pixel in der Mitte schreiben. dies mache ich einmal für die X- und einmal für die Y-Richtung und lege dann die beiden Bilder übereinander.
Danach sollte ich ein Graustufenbild mit den erkannten Kanten erhalten (?????)

Bei einer Bitmap ist es doch so, dass ich pro Pixel drei Farbwerte (rot, grün, blau) von 0-255 habe. Heißt das jetzt für mich, dass ich das gerade Beschriebene dreimal, d.h. für jede Farbe, machen muss?

Oder muss ich zurst ein Graustufenbild (wenn es so etwas gibt??) aus meiner Bitmap erzeugen? Ich habe zwar noch nie etwas mit Graustufenbilder gemacht, aber ich könnte mir vorstellen, dass es für so ein Bild nur eine Information pro Pixel gibt und alles viel einfacher wäre.

ChaosAngel

Mach ein Graustufen Bild daraus !
Ich weiss nicht ob der "MedianCut" Algo dafür geeignet ist oder du einfach eine "Graustufenkonvertierung" durchführen solltest.

@Graustufen
Ganz einfach, vielleicht mal mit folgenden Werten testen.
z.B. wahrnehmungsorientiert:
Luminanz = 0.299·P.rot + 0.587·P.grün + 0.114·P.blau
Graustufenkonvertierung nach dem NTSC-Standard:
Luminanz = 0.176·P.rot + 0.81·P.grün + 0.011·P.blau

Oder selber googlen...

Danach noch einen Max oder Min Filter drüber jagen um den Noise wegzubekommen, und immer wieder schaun wie es aussieht.

Dann den Sobel drüber laufen lassen. Weiss grad nicht mehr ob man die 2 Filter hintereinander durchlaufen lassen muss oder ob man beide gleichzeitig drüber jagen kann ...

Anstatt der Max/Min Filter könntest du nochmal nach nem Median Filter suchen, der sollte auch zur NoiseReduktion funktionieren und net soo schwer sein.

PS: Wenn irgendwas schon durchgelaufen ist zeig mal die Ergebnisse, wäre cool !

Bashar

Jester schrieb:

Nen Beispielcode zur Hough-Trafo hab ich leider grad nicht zur Hand. Aber die ist eigentlich recht einfach zu bauen. Geht übrigens ziemlich analog auch für Kreise.

Die Hough-Transformation für Kreise hat den Nachteil, dass sie nur Kreise mit einem bestimmten Radius findet. Wenn du nur knapp daneben liegst, bilden sich die Peaks nicht mehr besonders deutlich heraus; bei größerer Abweichung klappts gar nicht.

gramboler

ChaosAngel schrieb:

PS: Wenn irgendwas schon durchgelaufen ist zeig mal die Ergebnisse, wäre cool !

-> ist versprochen!!!!

Bis es soweit ist, werde ich euch aber noch ein paar mal fragen müssen

das 1. Ergebnis kann ich schon liefern:

http://img85.imageshack.us/my.php?image=schwarzweiss5dc.jpg

ich habe die Graustufenkonvertierung nach dem NTSC-Standard benutzt:
Luminanz = 0.176·P.rot + 0.81·P.grün + 0.011·P.blau

Ich bin mit der Kamera näher and das Teil herangefahren. Außerdem istist das gezeigte Bild eine eine JPEG Datei und keine Bitmap. Ich bearbeite aber die Bitmap. da ist die Qualität noch viel besser.

Jester

Bashar schrieb:

Die Hough-Transformation für Kreise hat den Nachteil, dass sie nur Kreise mit einem bestimmten Radius findet. Wenn du nur knapp daneben liegst, bilden sich die Peaks nicht mehr besonders deutlich heraus; bei größerer Abweichung klappts gar nicht.

Ja, aber er sagte, der Radius sei bekannt. Außerdem kann man die Trafo natürlich auch mit variablem Radius durchführen. Ist halt etwas mehr Rechenaufwand. Aber um den Kreis zu finden würde ich eher ein matched-Filter verwenden.

gramboler

ok, ....entweder ich finde keinen passenden Median Filter oder ich bin zu blöd ihn zu verstehen.

Ich zeige euch einmal was ich gemacht habe um mein Graustufenbild zu erzeugen. Vielleicht habe ich auch da schon etwas falsch verstanden, aber es funktioniert:

//---- Schwarz- / Weisbild daraus machen ------------------------------------

				for (int i=0; i< 240/*bmih.biHeight*/; i++)
				{
					for (int j=0; j< 320/*bmih.biWidth*/; j++)
					{
						luminanz = picture[j][i].rgbBlue * 0.299 + picture[j][i].rgbRed  * 0.587 + picture[j][i].rgbGreen * 0.114;

						picture[j][i].rgbBlue     = luminanz;
						picture[j][i].rgbRed      = luminanz;
						picture[j][i].rgbGreen    = luminanz;
						picture[j][i].rgbReserved = 0;	
					}
				}

dies erzeugt mir ein wunderbares s/w-Bild. Vielleicht sollte ich noch erklären, dass in picture [j][i].rgbBlue/Red/Green die jeweiligen Farbwerte für jedes einzelne Pixel stehen. Da ich nun ein Graustufenbild habe sind nun alle drei Werte gleich.

Wer verrät mir nun, wie ich dazu einen Median Filter schreibe?
Oder was sollte ich anders machen?
Ich weiss gerade wirklich nicht weiter.

ChaosAngel

Hab leider grad garkeine Zeit, muss zur Uni, mach mal nur kurz Copy und Paste ausm \1:

Ersetzt den Wert eines Pixel mit dem Median der Werte der Pixel in
der n×n-Nachbarschaft.
-----

Shit Formel lässt sich net kopieren ....
Hier mal die Ränge auf dem Bild was hier steht für 3x3
3 8 5
2 4 9
1 7 6

So, muss nu los, vielleicht hilft wiki ...
Bye

Edit:
Sorry, hab grad Gülle geschrieben !
Du nimmst imho einfach alle Pixel in deiner n x n Umgebung sortierst die Werte der Grösse nach und nimmst das mittlere Element. Lässt sich natürlich optimieren.

Desweiteren solltest du für das Filtern vielleicht mit nem 8bit Bild rechnen und net mit 3 mal den selben Wert berechnen für das 24bit Bild.