Java: Objekterkennung für Anfänger

[Goblin]

Hallo

Ich hab mich auch mal wieder ans Proggen gesetzt und mich in Bilderkennung geübt. Ziel ist es, aus einem Bild einer Webcam, die einen grünen Tisch mit einer roten Kugel drauf filmt die Position der roten Kugel zu errechnen. Ich habs in Java gemacht. Momentan arbeite ich mit einem idealisierten Testbild (rein grüner Grund und rein rote Kugel). Ich hab nen Array of Arrays (2-Dimensionales Feld), das 320x240 groß ist, also so groß wie das Bild. Jede Stelle ist entweder 1 oder 0, 1 für "Der Pixel ist rot" und 0 für "Der Pixel ist nicht rot". Nun probiere ich schon die ganze Zeit, möglichst effizient (soll ja mal realtime werden) die Mitte der roten Fläche (in diesem Falle ein Kreis) herauszufinden, also die beiden Array-"Koordinaten", die diese repräsentieren. Kurz gesagt: Ich kriegs ned auf die Reihe. Gibts da vielleicht nen gängiges Verfahren oder hat jemand schonmal sowas gemacht? Ich bin am verzweifeln.


Ach, und wenn jemand zufällig noch weiss, wie man nen Webcambild in Java in nen Image oder BufferedImage einließt, nur her damit. Ich hatte noch keine Zeit, danach zu googlen. Wie gesagt, ich erwarte nich, dass ihr für mich sucht, aber kann ja sein, dass jemand sowas "auf Halde" hat!


edit:
Ich lese gerade: eine Byte-Variable belegt logischerweise 1 Byte. Eine Boolean allerdings auch. Die Boolean bräuchte doch nur 1 Bit.... Ich will halt ne möglichst kleine für das Array nehmen, damit es schnell geht...

[Goblin]

ok, schade dass es kein feedback gab. aber hier mal trotzdem meine ergebnisse:

ich habs hinbekommen, dass ich das webcam-bild in mein prog bekomme und das auch mit einer guten geschwindigkeit.

hier mal ein bild:

Bild hier  

ich hab nen laserpunkt auf den teppich geworfen. sieht man links. und rechts ist der laserpunkt aus dem bild herausgerechnet.

weitere ziele sind jetzt:

- den punkt auf den pixel in seiner mitte zu reduzieren
- linien erkennen, auf 1 pixel breite reduzieren und als vektor speichern
- störende pixel herausrechnen (ich denke das werd ich mit faltung machen. muss mich da noch informieren)

und in zukunft:

- aus 2 bildern, die versetzt aufgenommen sind (stereoskopisch) eine tiefenmap erstellen (anhand einer laserlinie, die auf ein objekt projeziert wird)
- urlaub

[zefram]

- den punkt auf den pixel in seiner mitte zu reduzieren

Wie wärs wenn du einfach den Durschnittswert der Koordinaten aller Punkte berechnest, die zu deinem Laser-"Fleck" gehören? Also den Mittelwert der x-Koordinaten und den Mittelwert der y-Koordinaten. Das ist dann ziemlich gut der Mittelpunkt deiner Fläche.

- linien erkennen, auf 1 pixel breite reduzieren und als vektor speichern

Google: Sobel-Operator, Skelettierung, Hough-Transformation

- aus 2 bildern, die versetzt aufgenommen sind (stereoskopisch) eine tiefenmap erstellen (anhand einer laserlinie, die auf ein objekt projeziert wird)

Schick. \/

[Goblin]

auf den sobel-operator bin ich auch schon gestoßen. ich hab da nen >100 seiten-script gefunden, in dem alles sehr interessant erklärt ist...

[zefram]

Dann poste doch mal den Link, das könnte auch für andere interessant sein.

[Goblin]

uf.... da muss ich mal in der history wühlen....
http://www.uni-koblenz.de/~agas/lehr...ion_WS0304.pdf

[Goblin]

ich hab mir das mit der hough-transformation mal angesehen. sieht interessant aus, verstanden hab ichs leider auf die schnelle noch nicht so ganz. hättest du da evtl nen programmierbeispiel für? ich hab bisher nix gefunden

[ojmjakon]

Hallo Goblin

Ich glaube auf die Schnelle ist das auch nicht zu verstehen.
Was hast Du Dir denn genau angesehen, die mx+n Variante oder die mit Hessescher Normalform, in der Du Winkel und Abstand zur x Achse benutzt?

mfg

[ojmjakon]

http://www.iat.uni-bremen.de/mitarbe...entierung.html
http://www.physik.uni-osnabrueck.de/...LineHough.html
http://www.vision.ee.ethz.ch/~buc/br...ler/hough.html

Wenn du damit weiterkommst, dann kannst du ja mal Bescheid geben.
In Wikipedia findest auch noch was.

mfg

[maze2k]

Über Sobel, Laplace etc. kannst du in dem Buch "Embedded Robotics" von Thomas Bräunl einiges finden, sogar mit C-Code

Da findest du auch Beispiele für Farb- und Bewegungserkennung.