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5_Bildanalyse/ü1/README.md

@@ -0,0 +1,37 @@
+# Übung 1:  Differenzbild
+
+In dieser Übung wird Bewegung mithilfe eines Differenzbildes detektiert. Mithilfe von Bewegungsdetektion können Applikationen
+wie z.B. Lichtsteuerungen oder Alarmsysteme gefertigt werden.
+
+Gegeben ist eine statische Kamera, welche 
+zwei Bilder in einer zeitlichen Abfolge aufgenommen hat. Die Bilder sehen Sie in den folgenden Abbildungen: 
+
+
+<p align="center">
+<img src="../../data/surv_01.png" />
+</p>
+<p align="center">
+<img src="../../data/surv_02.png" />
+</p>
+
+
+
+## Aufgabe a)
+Implementieren sie in der Datei [a.py](a.py) die folgenden Schritte, um die Bewegungsdetektion zu realisieren.
+
+ 1. Öffnen Sie die Bilder mit der Funktion `cv2.imread()`
+ 2. Konvertieren Sie die Bilder in Grauwertbilder mit der Funktion `cv2.cvtColor()`
+ 3. Erzeugen Sie das Differenzbild unter Ausnutzung des vollen Wertebereichs von 0 bis 1 unter Verwendung der folgenden 
+ Punktoperationen:
+    - Pixelweise Addition/Subtraktion
+    - Addition/Subtraktion einer Konstanten
+    - Multiplikation/Division mit einer Konstanten
+ 4. Stellen Sie das Differenzbild mithilfe von `cv2.imshow()` dar
+ 5. Setzen Sie alle Pixel mit Intensität kleiner 0.5 auf 0 und zeigen Sie das resultierende Bild an
+  
+Die Musterlösung findet sich unter [l_a.py](l_a.py).
+
+
+
+
+

5_Bildanalyse/ü1/a.py

@@ -0,0 +1,13 @@
+import numpy as np
+import cv2
+
+KERNEL_SIZE = 20
+
+# Einlesen des Bildes
+filepath = "../../data/text_%s.jpg"
+images = list()
+for i in [1, 2, 3]:
+    img = cv2.imread(filepath % i)
+    img = cv2.resize(img, (500, 500))
+    images.append(img)
+

5_Bildanalyse/ü1/l_a.py

@@ -0,0 +1,34 @@
+import numpy as np
+import cv2
+
+KERNEL_SIZE = 20
+
+''' Schritt 1: Einlesen der Bilder '''
+surv1 = cv2.imread("../../data/surv_01.png")
+surv2 = cv2.imread("../../data/surv_02.png")
+
+''' Schritt 2: Konvertieren in den Grauwertbereich '''
+surv1 = cv2.cvtColor(surv1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
+surv2 = cv2.cvtColor(surv2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
+
+''' Schritt 3: Erzeugen des Differenzbildes '''
+print("Minimam und Maximum bevor Transformation:", np.min(surv1), np.max(surv1))
+print("   -> Wertebereich ist {0, ..., 255}")
+surv1 = surv1 / 255
+surv2 = surv2 / 255
+print("Minimam und Maximum nach Transformation:", np.min(surv1), np.max(surv1))
+print("   -> Wertebereich ist [0, 1]")
+
+diff1 = surv1 - surv2
+diff1 = np.abs(diff1)  # Absolutwertbildung für die Darstellellung (OpenCV kennt nur positive Werte!)
+
+''' Schritt 4: Darstellen des Differenzbildes '''
+cv2.imshow("Differenz ohne Schwellwert ", diff1)
+
+''' Schritt 5: Darstellen des Differenzbildes mit Schwellwert '''
+diff2 = np.copy(diff1)
+diff2[diff2 < 0.5] = 0
+cv2.imshow("Differenz mit Schwellwert ", diff2)
+
+cv2.waitKey(0)  # Dieser Befehl ist nötig, um die Darstellung auf dem Bildschirm zu behalten
+