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# Übung 13: Instanzsegmentierung
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In dieser Aufgabe sollen verschiedene Instanzen von Objekten in einem binär segmentierten Bild gefunden werden.
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## a) Zeilenkoinzidenzverfahren
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Betrachten Sie das folgende Bild und die dazugehörige Instanzsegmentierung:
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| Binärbild | Instanz-segmentiertes Bild |
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Finden Sie in dem Binärbild zusammenhängende bzw. getrennte Objekte nach dem Zeilenkoinzidenzverfahren nach der foldengen
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Anleitung:
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Geben Sie dabei jedem neuen Objekt eine eigene ID und visualisieren Sie das Ergebnis.
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Bitte führen Sie für die Bearbeitung der Aufgabe das Skript [a.py](a.py) fort.
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Eine Lösung befindet sich in Datei [l_a.py](l_a.py).
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## b) Watershed Algorithmus
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Betrachten Sie das folgende Bild und die dazugehörige Instanzsegmentierung:
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| RGB-Bild | Instanz-segmentiertes Bild |
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Führen Sie nun die Instanzsegmentierung mit der folgenden
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Anleitung selbst durch:
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- Binarisieren Sie das Bild, sodass der Hintergrund das Label 0 und die Sticker das Label 1 haben
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- Füllen Sie im Binärbild kleine Löcher und entfernen Sie kleine Regionen (Rauschen)
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- Erstellen Sie Seed-Punkte/Regionen, indem Sie das Binärbild stark erodieren und das Zeilenkoinzidenzverfahren (siehe oben) anwenden
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- "Füllen" Sie iterativ die Pixel mit dem Label 1 zu den Seedpunkten hinzu
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Geben Sie am Ende jedem Objekt eine eigene ID und visualisieren Sie das Ergebnis.
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Bitte führen Sie für die Bearbeitung der Aufgabe das Skript [b.py](b.py) fort.
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Eine Lösung befindet sich in Datei [l_b.py](l_b.py).
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