Bildverarbeitung Linien, Kreise u.a.

[Moppi]

Die Symbolerkennung funktioniert auch halbwegs, da könnte man sogar etwas damit anfangen, wenn man herausgefunden hat, unter welchen Bedingungen das praktikabel ist.
Leider sind diese Demos immer hübsch anzusehen. Ich kann jetzt auch ein Video davon machen, wenn ich die Kamera auf das fahrbare Chassis montiert habe. Dann schaffe ich halbwegs taugliche Bedingungen (wenn vielleicht auch praxisferne Bedingungen, das weiß ja keiner, der das Video nicht herstellt) und zeige am PC die Auswertung der Kamera. Das ist durchaus eindrucksvoll.
Bloß was macht man mit den Ergebnissen, die für Linien z.B. ausgeworfen werden. Weil Linien können überall erkannt werden: eine offenstehende Tür, ein Mauervorsprung, eine Ecke einer Wand, ein Schrank, Fenster, Teppiche, Stühle ... Um mit einer Linie was anfangen zu können, muss sie doch zuzuordnen sein.


Wenn ich es z.B. schaffe, einwandfrei einen blauen Ball zu verfolgen und weiß, dass es nur ein blaues Objekt im Sichtfeld gibt, dann bekäme ich vermutlich die Position des Objektes (als Koordinate, im zweidimensionalen Bild), vielleicht die Größe (Umfang oder Fläche) und die Richtung (vielleicht relativ zur Bildmitte). Aus diesen Angaben könnte ich ableiten, wie weit der blaue Ball weg ist und in welcher Richtung. Mit etwas Tüftelei könnte ich so einen Tischtennis spielenden Roboterarm steuern, oder einen Arm, der den blauen, fliegenden Ball einfängt.
Aber was tue ich mit Linien?


Mit der Symbolerkennung ist es auch so eine Sache, weil das auf eine bestimmte Entfernung funktioniert. Ein Symbol von der Größe 3*3cm wird auf eine Entfernung von 30 bis 50cm erkannt. Größere Entfernungen sind möglich, dann muss das Symbol größer werden (z.B. Apriltags). Auf 2m Entfernung müsste das Symbol dann vielleicht schon 20*20cm groß sein, um eine einwandfreie Erkennung und eine hohe Erkennungswahrscheinlichkeit zu bekommen.


MfG

[HaWe]

das ist ja emdlich mal eine Info, mit der man as anfangen kann.
Bei "ich habe hier eine Kamera" habe ich zuerst an eine Canon EOS R etc. gedacht.

Also eine embedded Cam auf einem Breakoutboard mit on-board-Imageprocessing, ähnlich wie Pixy.
Eine Pixy 1 + 2 hatte ich auch mal, aber wieder verkauft, weil die Objekt-Erkennung hundsmiserabel war und extrem gute und konstante Lichtverhältnisse erfordert hatte, und dort wurden auch ständig Bereiche "erkannt", die absolut ohne Sinn waren und der Rest unglaublich verrauscht. Außerdem war der Firmen-Support grottenschlecht. Habe sie beide wieder verkauft.

Daraufhin habe ich eine kleine USB-Cam für 20 EUR gekauft (skalierbar bis Full-HD) und weit bessere Ergebnisse mit meinem Raspi und openCV erzielt. Da kann ich genau selber programmieren, was ich wie erkennen will.

[oberallgeier]

.. Daraufhin habe ich eine kleine USB-Cam für 20 EUR gekauft (skalierbar bis Full-HD) und weit bessere Ergebnisse mit meinem Raspi und openCV erzielt ..

Bitte nenn doch dazu Cam-Typ, Händler und so. Das klingt ja richtig gut, günstig und wenns so gut funktioniert - sowas sucht man doch (gelegentlich). Wenigstens zum Rumspielen. Danke im Voraus

[HaWe]

die habe ich schon ewig lang, Firma: "Made in China" , damals bei Ebay gekauft.

openCV arbeitet aber mit allen möglichen USB-cams, man muss nur einen passenden Linux- Cam-Treiber installieren, und ntl openCV.

z.B.

sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
# opencv
sudo apt-get install libopencv-dev

#Auswahl von Cam Tools:
#apt search webcam

# cam tool guvcview
sudo apt install guvcview
# alternativ z.B.:
# cam tool camorama
sudo apt install camorama

[inka]

die habe ich schon ewig lang, Firma: "Made in China" , damals bei Ebay gekauft.

leider auch wieder ohne quellen- oder typ-angabe - was soll man damit anfangen?

[HaWe]

leider auch wieder ohne quellen- oder typ-angabe - was soll man damit anfangen?

welchen Teil von "openCV arbeitet aber mit allen möglichen USB-cams, man muss nur einen passenden Linux- Cam-Treiber installieren" hast du NICHT verstanden?
Für dich, noch mal sehr simpel formuliert:
Es geht mit jeder beliebigen web-Cam gleich gut.

PS,
geht genauso auch mit dem Raspi-Cam-Modul https://www.ebay.de/itm/Raspberry-Pi...IAAOSwgwhfHJkN uvm

[inka]

welchen Teil von "openCV arbeitet aber mit allen möglichen USB-cams, man muss nur einen passenden Linux- Cam-Treiber installieren" hast du NICHT verstanden?

ich habe mich mit "openCV" noch gar nicht beschäftigt, deshalb musst du aber nicht gleich ausfallend werden...

[Holomino]

Aber was tue ich mit Linien?

Du triangulierst z.B. über die Eigenbewegung. Fokussierst Du eine vertikale Linie auf den 0° Winkel Deiner Kamera (Mittelpunkt der x-Achse) und fährst vorwärts, hast Du schon eine einfache Winkelkorrektur. Beobachtest Du dabei, dass sich eine zweite Linie zum Bildrand verschiebt, kannst Du mithilfe der gefahrenen Strecke (Odometrie mit nun verringertem Winkelfehler) und etwas Trigonometrie Lage und Abstand der nach außen wandernden Kante relativ zur Roboterposition bestimmen. So lässt sich bei ausreichender Anzahl detektierbarer Kanten ein Netz aufbauen, in dem einzelne Kanten durch Lage-/Abstandsinformationen miteinander verknüpft werden.

[Moppi]

Du triangulierst z.B. über die Eigenbewegung. Fokussierst Du eine vertikale Linie auf den 0° Winkel Deiner Kamera (Mittelpunkt der x-Achse) und fährst vorwärts, hast Du schon eine einfache Winkelkorrektur. Beobachtest Du dabei, dass sich eine zweite Linie zum Bildrand verschiebt, kannst Du mithilfe der gefahrenen Strecke (Odometrie mit nun verringertem Winkelfehler) und etwas Trigonometrie Lage und Abstand der nach außen wandernden Kante relativ zur Roboterposition bestimmen. So lässt sich bei ausreichender Anzahl detektierbarer Kanten ein Netz aufbauen, in dem einzelne Kanten durch Lage-/Abstandsinformationen miteinander verknüpft werden.

Theoretisch kann ich dem folgen, bis auf den Schluss (ein Netz aufbauen, in dem einzelne Kanten durch Lage-/Abstandsinformationen miteinander verknüpft werden) hier habe ich noch keine Vorstellung davon, weil ich so was noch nie gemacht habe. Alles in allem, was immer ich damit anstellen wollte, setzt es doch voraus, dass:

1. Linien immer wieder erkannt werden
2. Linien desselben Objektes immer wieder erkannt werden
3. Dieselben Linien, desselben Objektes (oder derselben Objekte im Raum) immer wieder erkannt werden

Und genau da sehe ich ein Problem. Wenn es gut läuft, werden in einem Bild, dass immer denselben Ausschnitt zeigt, Linien oft, aber nicht immer erkannt. Mit Glück sind es aber dieselben Linien, derselben Objekte. Wackelt die Kamera, kann sich dies schon ändern, es werden Linien nicht mehr so oft erkannt und es tauchen Linien auf, die vorher nicht erkannt wurden (dass diese "neuen" Linien danach wieder erkannt werden, steht aber auch nicht fest). Verwechselungsgefahr bei Linien sehe ich auch schon irgendwie, aber das will ich nur am Rande erwähnen. Deshalb frage ich mich, ob es sinnvolle Anwendungsgebiete gibt. Template Matching ist ja auch ganz brauchbar, Apriltag-Erkennung ebenfalls; so wie ich das bisher sehe, ist die Erkennungsrate ziemlich gut (auch unter normalen Bedingungen, bei wechselnden Lichtverhältnissen). Aber so tief stecke ich noch nicht drin, bin da noch nicht weiter, als bei ersten Versuchen.


MfG