Weiterhin haben wir eine Moodle2 Seite unter: moodle2.tu-ilmenau.de, unter: EI - Fachgebiet Angewandte Mediensysteme- Grundlagen der Videotechnik.

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1 Vorlesung Grundlagen der Videotechnik Gerald Schuller Gerald. Assistent: Martin Herrmann Webseite -> Lehrveranstaltungen -> Bachelor für MT -> Grundlagen der Videotechnik Weiterhin haben wir eine Moodle2 Seite unter: moodle2.tu-ilmenau.de, unter: EI - Fachgebiet Angewandte Mediensysteme- Grundlagen der Videotechnik.

2 Zu Moodle2 und diese Vorlesung sollte sich jeder Teilnehmer registrieren, um Zugang zu erhalten, und für die gegenseitige Kommunikation. Seminare: Die Seminare basieren auf dem Raspberry Pi Kleinrechner, mit Raspian Linux als Betriebssystem. Sie sind 2-woechentlich, mit Hausaufgaben in Python. Die Punkte aus diesen Hausaufgaben zaehlen zu 30% in die Endnote, 70% von der Abschlussklausur. Das erste Seminar mit Hausaufgabe dient der Einübung oder Auffrischung von Python. Jeder sollte entweder einen Raspberry Pi mit Linux oder einen Rechner mit Linux darauf haben. Kein Windows, das resultiert in zuvielen Software Problemen. Linux laesst sich auch neben Windows leicht installieren, empfohlen ist das beliebte Ubuntu Linux. Anleitung z.b.:

3 oder: In den Seminaren und in Moodle2 werden ProgrammierHausaufgaben aufgegeben, die im jeweils folgenden Seminar kontrolliert und bepunktet werden. Es gibt kleine Aufgaben im System Moodle2, die zu 25% zu den Hausaufgaben zählen (im System anmelden), und die wöchentlich nach den Vorlesungen aufgegeben werden, und nach einer Woche fertig sein müssen. Diese Aufgaben sind ein integraler Bestandteil der Veranstaltung. Nur dadurch bekommt man die nötige Übung, um die erforderlichen Fertigkeiten zum Bau von Video-Systemen zu erwerben.

4 Die Veranstaltung hat zusammen 4 Leistungspunkte. Pro LP ist mit 2-3 Stunden Aufwand pro Woche zu rechnen, also zusammen etwa 8-12 Stunden pro Woche. Beachte: Abzüglich ca. 3 Stunden für die Vorlesungs- und Seminartermine verbleiben also 5-9 Stunden pro Woche für die Hausaufgaben, also ca. 1 Arbeitstag pro Woche! Beachte: Die Skripten aus dem Copyshop sind nicht auf dem aktuellen Stand. Auf dem Aktuellen Stand sind die Folien auf Moodle2 (und evtl. der Webseite). Beachte: Die Folien sollen kein Lehrbuch ersetzen, sondern sind Erklaerungshilfe fuer die Vorlesung. Zum Sebststudium sind in den Folien wiederholt Verweise auf Buecher und Webseiten. Die Folien sind absichtlich im Editiermodus gehalten, weil sie wie eine Tafel funktionieren sollen. Auf die Weise koennen wir flexibel

5 auf Fragen von Studenten eingehen, und die Antworten gleich mit einpflegen. Einer der Hauptzwecke der Vorlesung soll sein, Fragen zu beantworten. Die neuesten Versionen der Folien erscheinen dann auf der Vorlesungs-Webseite bzw. unter Moodle.

6 Ziel dieses Kurses: -Die Techniken und Prinzipien der drahtlosen Übertragung von Video-Streams und Audio-Streams kennen lernen und erfahren. -Am Beispiel Raspberry Pi: Übertragung eines Bildes mittels Schall

7 Inhaltlicher Überblick: -Geschichte, Python Einleitung -Python Grundlagen -Psycho-Physik ( Eigenschaften des Auges, Sehen; Ohr: Hören) -Digitale Filter -Digitale Übertragung

8

9 - Steinzeit: Höhlenmalerei -> Abbildung von 3 Dimensionen auf eine 2-Dimensionale Fläche. - Gehirn interpoliert daraus die ursprüngliche 3- Dimensionale Szenerie - Römischer Reich: Wandzeitungen, an öffentlichen Plätzen: Massenmedium - Buchdruck: weitere Verbreitung

10 Neuzeit: Lochkamera - Abbildung von 3D auf 2D durch Apparatur, nicht mehr von Hand. später: Lochplatte durch Linse für mehr Licht ersetzt

11 -> Zerlegung des Bildes in viele Bildpunkte, die einzeln übertragen werden. -> Gehirn/Auge interpoliert die einzelnen Bildpunkte zu zusammen hängendem Bild -> Aber unpraktisch, zu aufwändig.

12 -> Bild wird zeilenweise abgetastet und wieder aufgebaut.

13 -> Prinzip was benutzt wird. Nicht nur örtliche Interpolation, sondern auch zeitliche Interpolation! D.h. schnelles Flackern wird wie konstantes Licht wahrgenommen. -> dadurch: Reduktion des Aufwands. Begrenzung dieses mechanischen Systems: einige zig Zeilen und ein paar Bilder pro Sekunde, also geringe Qualitaet.

14 Übertragung: Hohe Trägerfrequenzen benötigt, wegen benötigter Bandbreite. TV analog ca. 5,5 Mhz Bandbreite UHF: ca MHz, entspr. ca. 200 MHz, ca. 40 TV Kanäle S/W Fernsehen, USA: 30, 40er Jahre Deutschland breiter eingeführt in 50er Jahren

15 Farbfernsehen -> Genutzt: Auge hat Rezeptoren nur für 3 verschiedene Grundfarben (RGB: Rot, Grün, Blau) -> Nur die 3 Grundfarben brauchen übertragen zu werden

16 -> örtliche und zeitliche Auflösung der Farbwahrnehmung geringer als bei der Helligkeitswahrnehmung. -> Benötigte Bandbreite für Farbinformation ist geringer als bei der Helligkeitsinformation -> Fernsehen: durch die geringere Bandbreite ist es möglich, die Farbinformation in die Lücken des S/W-Signals einzubetten. -> Farbfernsehen ist rückwärts kompatibel zum S/W Fernsehen. -> sehr wichtig für die Einführung eines neuen Systems.

17 Digitales Fernsehen: DVB: Digital Video Broadcast: nicht rückwärts kompatibel - aber: es benutzt die gleichen Frequenzen und Kanäle wie das analoge Fernsehen - Set-top Box zur Konvertierung ins analoge Fernsehen ist relativ preisgünstig. Thüringen: Nov. 2005, Berlin war Nutzt die höhere Informationsdichte der digitalen

18 Übertragung: 1 analoges Programm wird durch 3-5 digitale Programme ersetzt. Auflösung analoges Fernsehen etwa wie VGA Genau: 50 Hz Länder: 625 Zeilen, 25 Bilder pro Sek. 60 Hz Länder: 525 Zeilen, 30 Bilder pro Sek. Stromversorgung Anzahl der 220 V, 50 Hz Zeilen Pro 110 V, 60 Hz Sekunde ist ähnlich -> Maßgeblich für die ÜbertragungsBandbreite Zusammenhang mit Netzfrequenz um Störungen im Bild zu vermeiden.

19 Digitales Fernsehen, HDTV High Definition TV - Ein analoger Kanal wird nicht durch 3-5 digitale Kanäle gleicher Auflösung ersetzt, sondern durch einen digitalen Kanal höherer Auflösung - Auflösung etwa wie moderne Computermonitore. HDTV Fernseher bereits erhältlich (siehe z.b. letzte Funkausstellung) Betrieb: öffentlich in USA, Deutschland: Sky (ehem. Premiere). Satellitenprogramme: vielfältiges digitales Angebot. Technik für Aufnahme, Übertragung, Wiedergabe vorhanden.

20 Monitore, Farbmischung: Beispiel, Nahaufnahme eines LCD Monitors oder TV Bildschirms (aufgenommen mit einem USB Mikroskop): 1 Pixel

21 Weitere Vergroesserung: Beachte: Jedes Pixel ( Picture Element ) besteht aus 3 kurzen Streifen in den Farben Blau, Gruen, Rot. Durch Farbmischung, je nach anteiliger Stärke der 3 Farben,

22 entstehen die unterschiedlichen Farben der Pixel, und jedes Pixel stellt einen kleinen Farbpunkt unseres Bildes dar. Das Prinzip der Farbmischung findet man auch beim Buchdruck. Beispiel einer Mikroskopaufnahme eines gedruckten Farbbildes, gleiches Prinzip:

23 Kurze Python Einführung mit Numpy und Scipy Python ist eine mächtige, Objektorientierte Programmiersprache. Gleichzeitig braucht sie nicht compiliert zu werden, sondern kann zur Laufzeit interpretiert werden. Sie hat auch ein praktisches Kommandozeilen Interface, wodurch einfaches Ausprobieren von ein paar Programmzeilen möglich wird. Zusätzlich gibt es eine enorme Vielfalt von Programmpaketen oder Libraries dafür, und alles in OpenSource! Durch den Kommandozeilen Interpreter ipython und die Pakete Numpy, Scipy und

24 matplotlib wird die Bedienung sehr ähnlich zu Matlab. Matlab ist allerdings ein kommerzielles, kostenpflichtiges Programm. Zusätzlich ist Python aber mächtiger, es kann z.b. Audio- und VideoStreams in Echtzeit verarbeiten, was in Matlab nicht geht. Python Numpy und Scipy sind Pakete, die sehr ähnlich zu Matlab sind, die generell in der Digitalen Signalverarbeitung, und damit auch für die digitale Videotechnik, zur Berechnung, Simulation und Implementierung von Algorithmen eingesetzt werden. Wegen der weiten Verbreitung und der Wichtigkeit der Fähigkeit in Matlab, bzw. hier in Numpy und Scipy

25 programmieren zu können, wird es auch für unsere Hausaufgaben verwendet. Octave ist die Open Source Version von Matlab, allerdings langsamer und etwas weniger komfortabel. Für (nicht-echtzeit und nicht-video) Berechnungen ist es immer noch sehr komfortabel, allerdings werden wir hier wegen der Einschraenkungen Python nutzen. Numpy und Scipy sind Pakete, die unter Python laufen, OpenSource sind, und auch auf dem Raspberry Pi aus dem Software Center direkt installiert werden koennen, als python-numy und python-scipy. Da sie unter Python laufen, haben sie auch die erweiterten

26 Faehigkeiten von Python, wie z.b. Video Streaming fuer Aufnahme und Wiedergabe, was wir nutzen wollen. Die komfortabelste und zu Matlab am aehnlichste Umgebung erhaelt man mit ipython und der Option pylab, die automatisch numpy und Matplotlib laed, und was auch unter dem Raspberry Pi laeuft. Am Anfang die Installation von ipython im Linux Konsolenfenster mit: sudo apt get install ipython Start aus dem Konsolenfenster mit: ipython pylab

27 Die Option --pylab ist aequivalent mit dem Aufruf ipython und dann innerhalb von ipython die Importe der Libraries: from numpy import * from matplotlib.pyplot import * Die meisten interessanten mathematischen Funktionen sind in der Library Numpy. Wir koennen auch sie in python mit import numpy as np importieren.

28 Das as np bedeutet dass wir die Library numpy nun als np in abgekuerzter Form referenzieren koennen, was einfach eine Vereinfachung beim Schreiben bedeutet. Diese Referenzierung der Library hat den Vorteil dass wir gleichnamige Funktionen aus verscheidenen Libraries so unterscheiden koennen. Wenn wir alle Funktionen in numpy ohne Referenzierung haben wollen (wenn keine Duplikate aus anderen Libraries da sind), nehmen wir stattdessen from numpy import *

29 Interessante Befehle: help( funktionsname) : Hilfefunktion fuer den Befehl Beispiel: help(sin) In Python wird ein Bild wird als Array dargestellt, ein Pixel besteht aus 3 Werten (je 1 Wert pro Grundfarbe). Beispiel fuer die Eingabe eines Arrays (eines Schwarz/Weiss Bildes) in Python: C=array([[1,2],[3,4]]) oder auch, da es Teil der Library numpy ist:

30 C=numpy.array([[1,2],[3,4]]) Fuer ein Farbbild erscheint fuer jeden Pixel nicht nur ein Helligkeitswert, sondern ein array aus 3 Intensitaetswerten, einer pro Grundfarbe. Beispiel: C=numpy.array([[[1,2,3],[2,3,4]],[[3,4,5], [4,5,6]]]) Die Intensitaeten der Grundfarben des Pixels an der Position [0,0] (oben links) erhaelt man dann mit: C[0,0] array([1, 2, 3]) Vom Pixel der Position [0,0] erhaelt man die Intensitaet der Grundfarbe Rot mit: C[0,0,2]

31 3 Achtung: Python unterscheidet zwischen Arrays und Matrizen. Beispiel fuer die Eingabe einer 2x2 Matrix in Python: A=matrix([[1, 2],[3, 4]]) oder auch, da es Teil der Library numpy ist: A=numpy.matrix([[1, 2],[3, 4]]) A matrix([[1, 2], [3, 4]]) B=matrix([[5, 6],[7, 8]])

32 B matrix([[5, 6], [7, 8]]) Addition zweier Matrizen: A+B matrix([[ 6, 8], [10, 12]]) Multiplikation: A*B matrix([[19, 22], [43, 50]])

33 Elementweise Multiplikation: multiply(a,b) matrix([[ 5, 12], [21, 32]]) Inverse einer Matrix: inv(a) matrix([[-2., 1. ], [ 1.5, -0.5]]) Alternative Schreibweise fuer die Matrix-Inversion: A.I

34 Wir koennen uns die Dimension eines Arrays oder einer Matrix anzeigen lassen mit der Funktion shape : shape(a) oder A.shape Beispiel eines einfachen Python Skriptes: Die Funktion y=2*a+3*b soll als Skript programmiert werden. Erzeuge eine Datei mit der Endung.py z.b.: testscript.py

35 Dazu ist ein sog. Text-Editor nötig. Ein gängiger empfehlenserter Editor, der auch auf dem Raspberry Pi läuft, ist gedit. Ggf. muss er isntalliert werden mit: sudo apt get install gedit Den folgenden Inhalt tippen wir dort ein: #Kommentar: Dies ist eine Testskript a=4 b=5 y=2*a+3*b; print y Dies speichern wir dann (mit save as ) ab unter dem namen testscript.py.

36 Im Konsolen Fenster (auch shell ) genannt, tippen wir dann: python testskript.py Die Ausgabe ist dann: >>23 Alternativ koennen wir auch innerhalb von Python eine Funktion definieren. Dazu schreiben wir eine Datei mit namen testfunktion.py, die unsere Funktionen enthaelt (es koennen auch mehrere sein), mit dem Inhalt: def meinefunktion(a,b): """dies ist der help Text zur testfunktion...""" y=2*a+3*b;

37 return y Beachte die konstante Einrueckung unterhalb der Funktionsdeklaration: Die hat in python die Funktion von Klammern. Dann starten wir ipython (oder haben es schon gestartet): ipython pylab In ipython koennen wir unsere Funktion(en) importieren mit: import testfunktion Nun ist unsere Funktion Teil unserer eigenen Library testfunktion. Unsere Funktion rufen wir in ipython dann auf mit (bei a=7 und b=8):

38 testfunktion.meinefunktion(7,8) Out[6]: 38 Beachte das vorausfuegen von testfunktion. Das hat den Vorteil dass wir mehrere gleichlautende Funktionen aus mehreren Dateien ( Libraries ) unterscheiden koennen. Den Hilfetext unserer Funktion bekommen wir mit: help(testfunktion.meinefunktion) Help on function meinefunktion in module testfunktion: meinefunktion(a, b)

39 dies ist eine testfunktion... Um das Vorausfuegen des Library Namens testfunktion zu vermeinden, wenn wir sicher sind dass es keine Namenskonflikte gibt, koennen wir so importieren: from testfunktion import * Dann erreichen wir unsere Funktion einfach mit: meinefunktion(7,8) 38