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2_Bildbearbeitung/ü4/README.md

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+# Übung 4: Filterkern
+
+Ein Filterkern ist eine n-dimensionale Matrix, mit der üblicherweise eine lokale und lineare Operation auf Pixel im 
+Eingangsbild angewendet wird. In dieser Übung sollen Aufgaben mit Filterkernen manuell und mit Python gelößt werden.
+
+## Aufgabe a) Separierung
+Unter Umständen ist ein 2-dimensionaler Filterkern separierbar, d.h. er durch zwei 1-dimensonale Filterkerne dargestellt
+werden.  
+
+Nehmen Sie die bereits separierten Filterkerne
+<p align="center">
+<img src="https://latex.codecogs.com/svg.image?\bg_white&space;F_a&space;=&space;\begin{bmatrix}1&space;&&space;4&space;&&space;1&space;\\\end{bmatrix}&space;\quad&space;\text{und}\quad&space;F_b&space;=&space;\begin{bmatrix}&space;-1\\&space;0\\1\end{bmatrix}&space;" title="\bg_white F_a = \begin{bmatrix}1 & 4 & 1 \\\end{bmatrix} \quad \text{und} F_b = \begin{bmatrix} -1\\ 0\\1\end{bmatrix} " />
+</p>
+und erstellen den ursprünglichen Filterken, sowohl "von Hand" als auch in einem Python Skript.
+
+
+Betrachten und separieren Sie zusätzlich den Filterkern 
+<p align="center">
+<img src="https://latex.codecogs.com/svg.image?\bg_white&space;\inline&space;F_C&space;=&space;\begin{bmatrix}-2&space;&&space;-3&space;&&space;-2&space;\\0&space;&&space;0&space;&&space;0&space;\\2&space;&&space;3&space;&&space;2&space;\\\end{bmatrix}&space;&space;" title="\bg_white \inline F_C = \begin{bmatrix}-2 & -3 & -2 \\0 & 0 & 0 \\2 & 3 & 2 \\\end{bmatrix} " />
+</p>
+
+wenn möglich (manuell und in Python)! Die Lösung findet sich in der Datei [l_a.py](l_a.py).
+
+## Aufgabe b)
+Stellen Sie sich vor, Sie wenden die separierten oder nicht separierten Filterkerne auf ein durchschnittliches Bild an.
+Wie viele Rechenoperationen pro Pixel führen Sie im Durchschnitt pro Pixel aus, wenn sie
+
+ - einen separierten 3x3 Filterkern
+ - einen nicht separierten 3x3 Filterkern 
+ 
+ verwenden. Die Musterlösung befindet sich in der Datei [l_b.md](l_b.md).
+ 
+## Aufgabe c) 
+Laden Sie ein beliebiges Bild ein und verwenden Sie die OpenCV-Methode *cv2.filter2D()* um Schärfefilter, Mittelwert-Filter und
+Kantenfilter auf das Bild anzuwenden. Die Musterlösung befindet sich in der Datei [l_c.py](l_c.py).
+
+## Aufgabe d) 
+Modifizieren Sie die Aufgabe c), indem Sie nur den Mittelwert-Filter verwenden und diesen vergrößern. Verwenden Sie 
+verschiedene Boundary Optionen durch das Argument *borderType* in der Funktion *cv2.filter2D()* und betrachten Sie das
+Ergebnis. Vergleichen Sie die verschiedenen Optionen *cv2.BORDER_REFLECT*, *cv2.BORDER_REPLICATE* und *cv2.BORDER_CONSTANT*.
+Visualisieren Sie weiterhin die Optionen, indem Sie einen Rand mit der Funktion *cv2.copyMakeBorder()* zu dem Bild
+hinzufügen. Die Musterlösung befindet sich in der Datei [l_d.py](l_d.py).