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Commit 619e041a authored by Jan Wille's avatar Jan Wille
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subsection Binarisierung

parent 24ccde99
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...@@ -8,3 +8,6 @@ Objektivlänge ...@@ -8,3 +8,6 @@ Objektivlänge
PoE PoE
Tesseract Tesseract
Flag Flag
OpenCV
Otsu
Binarisierungsschritte
...@@ -11,3 +11,4 @@ ...@@ -11,3 +11,4 @@
{"rule":"DE_CASE","sentence":"^\\Q[Originalbild direkt von der Kamera] [Gefiltertes Bild] Vergleich eines Bildes vor und nach der Filterung\\E$"} {"rule":"DE_CASE","sentence":"^\\Q[Originalbild direkt von der Kamera] [Gefiltertes Bild] Vergleich eines Bildes vor und nach der Filterung\\E$"}
{"rule":"GERMAN_SPELLER_RULE","sentence":"^\\QDer erste Filterschritt entfernt die sogenannten Salt&Pepper Störungen.\\E$"} {"rule":"GERMAN_SPELLER_RULE","sentence":"^\\QDer erste Filterschritt entfernt die sogenannten Salt&Pepper Störungen.\\E$"}
{"rule":"GERMAN_SPELLER_RULE","sentence":"^\\QDiese Funktionalität ist in der Funktion preprocessing.smooth_image() implementiert, welche ein Bild als Parameter annimmt und die gefilterte Version zurückgibt.\\E$"} {"rule":"GERMAN_SPELLER_RULE","sentence":"^\\QDiese Funktionalität ist in der Funktion preprocessing.smooth_image() implementiert, welche ein Bild als Parameter annimmt und die gefilterte Version zurückgibt.\\E$"}
{"rule":"GERMAN_SPELLER_RULE","sentence":"^\\QImplementiert ist dies in der Funktion preprocessing.make_binary_image().\\E$"}
...@@ -183,9 +183,27 @@ ...@@ -183,9 +183,27 @@
\autoref{fig: filterung} zeigt einen direkten Vergleich vor und nach der Filterung. Wie man sieht, sind die kleinen Störungen alle \autoref{fig: filterung} zeigt einen direkten Vergleich vor und nach der Filterung. Wie man sieht, sind die kleinen Störungen alle
herausgefiltert, das Bild ist aber etwas Unschärfer geworden. Das ist aber notwendig um die Ergebnisse der nachfolgenden Schritte zu herausgefiltert, das Bild ist aber etwas Unschärfer geworden. Das ist aber notwendig um die Ergebnisse der nachfolgenden Schritte zu
verbessern. verbessern. Implementiert ist dies in der Funktion \lstinline{preprocessing.make_binary_image()}.
\subsection{Binarisierung} \label{sub: binarysation} \subsection{Binarisierung} \label{sub: binarysation}
Als Nächstes wird das Bild Binarisiert. Das Bild wird also auf nur zwei Farben heruntergebrochen, in dem nur noch die prominenten
Features enthalten sind.
Dazu wird ein in OpenCV fertig implementiert Algorithmus namens \emph{Otsu} verwendet. Dieser ermittelt automatisch einen geeigneten
Grenzwert und färbt dunklere Bereiche schwarz und hellere Bereich weiß.
Durch Test hat sich ergeben, dass die Beleuchtung und andere Faktoren so unterschiedliche sein können, dass mehrere
Binarisierungsschritte notwendig sind. Dazu wird anhand des ersten Grenzwertes ein Teil des Bildes weiß eingefärbt und dann ein
zweiter Grenzwert bestimmt. Ein Beispiel ist in \autoref{fig: binarysation} gezeigt.
\begin{figure}
\subfigure[Gefiltertes Bild]{\includegraphics[width=0.475\textwidth]{img/smoothed.png}}
\hfill
\subfigure[Binarisiertes Bild]{\includegraphics[width=0.475\textwidth]{img/binary.png}}
\caption{Vergleich eines Bildes vor und nach der Binarisierung} \label{fig: binarysation}
\end{figure}
\subsection{Morphologische Operationen} \label{sub: morph} \subsection{Morphologische Operationen} \label{sub: morph}
\subsection{Finden und filtern von Konturen} \label{sub: contours} \subsection{Finden und filtern von Konturen} \label{sub: contours}
\subsection{Rotieren der gefundenen Sektionen} \label{sub: rotate} \subsection{Rotieren der gefundenen Sektionen} \label{sub: rotate}
......
img/binary.png

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