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5_Bildanalyse/ü9/README.md

@@ -0,0 +1,14 @@
+# Übung 9: Kantendetektion
+
+Sie möchten die Kanten des Kopfhörers in dem folgenden Bild detektieren:
+ ![](../../data/headphones.jpg)
+
+
+## a) Morphologische Operationen
+
+Finden Sie die Kanten, indem Sie das Bild zuerst mit einem geeigneten Schwellwert binarisieren. Verwenden Sie
+dann einer der beiden morphologischen Operationen Dilatation oder Erodieren. Wenden Sie dann auf das
+Binärbild und morphologisch modifizierte Binärbild eine Subtraktion an und visualisieren Sie die so gefundenen
+Kanten in dem originalen Bild.
+
+Die Lösung befindet sich in Datei [l_a.py](l_a.py).

5_Bildanalyse/ü9/l_a.py

@@ -0,0 +1,31 @@
+import numpy as np
+import cv2
+
+# Load image
+original_img = cv2.imread("../../data/headphones.jpg")
+original_img = cv2.resize(original_img, (int(original_img.shape[1]/ 2), int(original_img.shape[0] / 2)))
+
+img = cv2.cvtColor(original_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
+cv2.imshow("original_img", original_img)
+
+# Binary image
+threshold = 80
+binary_mask = np.copy(img)
+binary_mask[img < threshold] = 1
+binary_mask[img >= threshold] = 0
+cv2.imshow("binary_mask", binary_mask.astype(np.float32))
+
+# Morphing
+kernel = np.ones((9, 9))
+eroded_mask = cv2.erode(binary_mask, kernel, iterations=1)
+cv2.imshow("eroded_mask", eroded_mask.astype(np.float32))
+
+# Subtraction
+edges = binary_mask - eroded_mask
+cv2.imshow("edges", edges.astype(np.float32))
+
+# Modify original image
+original_img[:, :, 2] = np.maximum(original_img[:, :, 2], edges * 255)
+cv2.imshow("modified_image", original_img)
+
+cv2.waitKey(0)