19ceng / bm602dip Goto Github PK

todo

Matlab Sunumları

11.10.10 sunumlar var

1. erdem: matlab
2. engin: matlab IP toolbox
3. ilke: DIPimage
4. ahmet: dipum

kim ne yaptı, kısaca yazsın

Bu çalışmada amaç, test resmi içerisinde yer alan pirinç ve mercimek sayısını bulmaktır.

Pirinç ve Mercimeğin Özellikleri

Nesne      Boyut     Şekil
Pirinç       Büyük     Elips
Mercimek Küçük     Dairesel

Geliştireceğiniz algoritma:

Pirinç: 10 adet
Mercimek: 17 adet

Biçiminde çıktı vermelidir.

Test resmi,

Yardımcı işlevler: imread, bwlabel, regionprops, find, max

Bonus

1. pirinç ve mercimeklerin boyutları aynı olsa algoritmanız nasıl olurdu? (İpucu: regionpros - MajorAxis&MinorAxis)
2. pirinç – mercimek sınıflandırması yerine, pirinç – arpa veya pirinç – buğday sınıflandırması yapacak olsaydınız, algoritmada nasıl değişiklikler olacaktı?

Ne

Morphological Image Processing

Demo

• N4, N8 komşuluk
• dilation | erosion | opening | closing | skelation | imfill | im2bw
• dilation+edge detection
• dilation+counting
• bwmorph: majority filtre demo
• regionprops | bwareas | bwlabel | label2rgb | bwconncomp | bwboundaries |
  bwtraceboundary | corner | cornermetric | edge

Linkler

• http://www.mathworks.com/help/toolbox/images/f18-34186.html
• matlab image analysis

Ne

futbol videosundaki topu takip eden program

Nasıl

• videonun framelerine erişebilmelisiniz. bu konuda @ilke nin yükleyeceği kodları kullanabilirsiniz
• frame i Otsu ile eşikleyin bw görüntüy elde edin
• uygun sigma değeriyle Canny edge detectiona tabii tutup,
• Circular Hough Transform yardımıyla resimdeki tek dairesel şekil olan topun merkezini bulun
• ve resim üzerinde işaretleyin (ör. kırmızı yıldızla)

Çıktı

video üzerine overlay etmiş topun merkezini gösteren işaretler.

Ne

feature extraction

Demo

• gait analysis: fe_gatech, fe_mit
• edge, corner: edge detection, LoG, Canny, Hough transform, corner detection
• harris detector | cornerness -> panaromic image processing -> RANSAC: feature matching
• template matching

Ne

segmentation

Demo

• graythresh+im2bw: otsu eşikleme
• chroma keying: mazi/odev/arkaplan-cikartma
• MAP detector
• bwlabel + N4/N8
• imfill
• gait segmentation: soton db de video dan 64x64 bw insan yürüyüşü (gif) üreteci
• arkaplan modelleme: renk, hareket
• arkaplan çıkartma

Ne?

Beyaz kağıt üzerinden paraların çıkartılması, toplam para değerinin hesaplanması.

Bonus: Kağıt üzerinde para dışındaki nesnelerin algılanıp, çıkartılması.

Nasıl?

Kağıdın kenarına kırmızı bir daire ölçeği çizilerek paraların büyüklüklerine göre değerleri hesaplanacak.

Bonus: Regionprops'un 'Eccentricity' komutu ile yuvarlak olan nesneler bulunur, aksi olanlar görüntüden çıkarılır. ( 'Eccentricity' yaklaşık 0.3'ün altındakiler yuvarlaktır.)

Ne

stereo

Demo

todo

Ne

Bir apartman resmine x ve y düzleminde maske uygulayarak kenarların algılanması

Nasıl

Birinci ve ikinci türev vektörlerinden yararlanılacak.
Ayrıca Sobel, Prewitt, Roberts filtrelerini 3x3, 5x5, 7x7 boyutlarda ve x ve y düzlemlerine göre uygulayarak farklar ortaya koyulacak.

Ne zaman

1.11.2010

Projeler

• @ahmet: qr-code detection
• @engin: steg
• @erdem: gait:perde
• @ilke: gait:background extraction
• @emel: gait:feature extraction
• @zübeyir: gait:(human) shadow detection/remove

• @ahmet: dipum
• @engin: Matlab-IP toolbox-demos:1.2.3
• @zübeyir: Matlab-IP toolbox-demos: segmentation

Ne

camera calibrasyon

Demo

• pinhole
• depth of field (DOF)
• focus
• field of zoom (zoom)
• perspective
• field of view (FOV) / focal length
• distortion+aberration: barrel vs + astigmatizma vs
• projection: affine transform - Matlab demo
• camera calibration

Link

• CalTech ve örnekler
• http://robots.stanford.edu/cs223b04/JeanYvesCalib/htmls/links.html

todo

todo

Ders Anlatım (AS)

1. @ahmet: color
2. @engin: morph
3. @erdem: camera calib
4. @ilke: segment
5. @zübeyir: feature extraction
6. @emel: stereo

Ne?

Beyaz kağıt üzerinden paraların çıkartılması, toplam para değerinin hesaplanması.

Bonus: Kağıt üzerinde para dışındaki nesnelerin algılanıp, çıkartılması.

Nasıl?

Kağıdın kenarına kırmızı bir daire ölçeği çizilerek paraların büyüklüklerine göre değerleri hesaplanacak.

Bonus: Regionprops'un 'Eccentricity' komutu ile yuvarlak olan nesneler bulunur, aksi olanlar görüntüden çıkarılır. ( 'Eccentricity' yaklaşık ~0.3-0.4'ün altındakiler yuvarlaktır.)

todo

Ne

Color Image Processing

Demo

• rgb2hsv | hsi | lab | yuv | YCbCr | gray
• kontrast deneyine ait program
• color balancing -> google maps: color matching problem
• pseudo coloring
• gif: renk paletleri

todo

Ne

para resmine tuz biber gürültüsü ekleyip elde edilen resmin filtreler yardımıyla paraların ayırd edilmesi

Ne zaman

1.11.2010

ne? kyayma(img) işlevi yazılacak.

ne zaman? 18.10.10

Ne?

a) Kullanıcıdan çap ve boyut bilgisi alıp, ortada bir daire olacak şekilde filtre matrisi oluşturan bir fonksiyon yazılacak.

b) Bu maske kullanılarak alçak geçiren filtre fonksiyonu yazılacak.

Nasıl?

a) fspecial('disk') kullanılarak bir daire matrisi yaratılacak, daha sonra padarray komutuyla kenarları doldurulacak.
b) Resmin fft'si alınıp a'da yapılan maskeden geçirilecek. Daha sonra inverse fft'si alındığında bu resim alçak geçiren bir filtreden geçmiş olacak.