Tools zur digitalen Bildanalyse

Zeitraum: 03/2011 - 07/2011    Technik: Python, Numpy, PIL
Beschreibung: Dieses Projekt fasst alle Tools zusammen, die zur Analyse von Bildern dienen. Alle Programme entstanden während eines Studienmoduls, welches sich mit dem Thema "Digitale Bildanalyse" beschäftigte. Die hauptsächlichen Funktionalitäten sind:
- Binarisierung von Bildern, also die automatische Trennung von Vordergrund und Hintergrund. Hierfür wurden verschiedene Methoden implementiert (Mittelwert-Algorithmus, Algorithmus nach Otsu, Verfahren mit adaptiver Schwellenwertbestimmung).
- Ermittlung des Schwerpunkts, der Hauptträgheitsachse, der Hauptträgheitsmomente und der optimalen Boundingbox von ausgewählten Bereichen.
- Segmentierung des Bildes in zusammenhängende Bereiche sowie die Klassifikation nach Farben.
- Erkennung von Kreisen und Geraden mithilfe der schnellen Hough-Transformation.
- Erkennung von Ecken mittels des Harris/Plessey-Ecken-Detektor.
Herausforderungen: Die Schwierigkeit bei diesen Tools war es, die einzelnen Verfahren effizient zu implementieren, um sie möglichst Echtzeitfähig zu machen. Dafür wurden beispielsweise Lookup-Tabellen und Integralbilder benutzt.
Downloads:
Sourcecode des Binarisierungstools

Bilder

Vorschaubild des Projekts Tools zur digitalen Bildanalyse. Vorschaubild des Projekts Tools zur digitalen Bildanalyse. Vorschaubild des Projekts Tools zur digitalen Bildanalyse. Vorschaubild des Projekts Tools zur digitalen Bildanalyse. Vorschaubild des Projekts Tools zur digitalen Bildanalyse. Vorschaubild des Projekts Tools zur digitalen Bildanalyse.