Computer/Robot-Vision: Übung 1
|
|
- Tobias Schmidt
- vor 7 Jahren
- Abrufe
Transkript
1 Computer/Robot-Vision: Übung 1 Michael Korn Raum: BC 414, Tel.: , michael.korn@uni-due.de Michael Korn (michael.korn@uni-due.de) Computer/Robot-Vision: Übung 1 1 / 24
2 Digitale Bilder Michael Korn Computer/Robot-Vision: Übung 1 2 / 24
3 Was ist ein digitales Graustufenbild? Michael Korn Computer/Robot-Vision: Übung 1 3 / 24
4 Was ist ein digitales Graustufenbild? Michael Korn Computer/Robot-Vision: Übung 1 4 / 24
5 Ortsauflösung Michael Korn Computer/Robot-Vision: Übung 1 5 / 24
6 Kontrastauflösung Michael Korn Computer/Robot-Vision: Übung 1 6 / 24
7 Mathematische Darstellung eines Graustufenbildes gegeben sind Breite W und Höhe H eines Graustufenbildes b g weiterhin gegeben Anzahl Intensitäten I (I 1 entspricht Weiß) Bild b g ist eine Funktion N 2 N, genauer {0,...,W 1} {0,...,H 1} {0,...,I 1} Koordinatenpaar (x, y) beschreibt ein Pixel mit Intensität b g (x,y) Michael Korn (michael.korn@uni-due.de) Computer/Robot-Vision: Übung 1 7 / 24
8 Darstellung eines Graustufenbildes im Rechner Realisierung im Allgemeinen durch ein 2D-Feld in C/C++: unsigned char bg[w][h] oder kurz uchar bg[w][h] I ist typischerweise 256 (8 Bit, unsigned char) Kapselung der Datenstruktur durch Bibliothek (z.b. OpenCV) Michael Korn (michael.korn@uni-due.de) Computer/Robot-Vision: Übung 1 8 / 24
9 Was ist Farbe? Michael Korn Computer/Robot-Vision: Übung 1 9 / 24
10 Was ist Farbe? Sinneswahrnehmung, ausgelöst durch Licht im menschlichen Auge gibt es 3 verschiedene Arten von Rezeptoren Farbe ist aus unserer Sicht etwas 3-dimensionales eine Farbe wird also durch ein Koordinatentripel beschrieben, im RGB-Modell z.b. durch (r,g,b) Michael Korn (michael.korn@uni-due.de) Computer/Robot-Vision: Übung 1 10 / 24
11 Mathematische Darstellung eines Farbbildes gegeben sind Breite W und Höhe H eines Farbbildes b f weiterhin gegeben Anzahl Intensitäten je Farbkanal I Bild b f ist eine Funktion N 2 N 3, genauer {0,...,W 1} {0,...,H 1} {0,...,I 1} 3 Koordinatenpaar (x, y) beschreibt ein Pixel mit Farbtripel b f (x,y) N 3 Michael Korn (michael.korn@uni-due.de) Computer/Robot-Vision: Übung 1 11 / 24
12 Darstellung eines Farbbildes im Rechner Realisierung im Allgemeinen durch ein 2D-Feld, bestehend aus Strukturen in C/C++: struct {unsigned char r,g,b;} bf[w][h]; in OpenCV: Datentyp Vec3b I ist typischerweise 256 (8 Bit pro Kanal 24 Bit) Michael Korn (michael.korn@uni-due.de) Computer/Robot-Vision: Übung 1 12 / 24
13 RGB-Kanäle Michael Korn Computer/Robot-Vision: Übung 1 13 / 24
14 Nachbarschaft 4er-Nachbarschaft: Pixel haben eine gemeinsame Seite 8er-Nachbarschaft: Pixel haben eine gemeinsame Seite oder einen gemeinsamen Eckpunkt Michael Korn Computer/Robot-Vision: Übung 1 14 / 24
15 Helligkeit Helligkeit eines Graustufenbildes b g ist der Mittelwert der Intensitäten der Pixel Formel: h(b g ) = 1 W H W 1 x=0 H 1 y=0 b g (x,y) Michael Korn (michael.korn@uni-due.de) Computer/Robot-Vision: Übung 1 15 / 24
16 Kontrast Kontrast eines Graustufenbildes b g ist die Varianz der Intensitäten der Pixel Formel: k(b g ) = 1 W H W 1 x=0 H 1 y=0 (b g (x,y) h(b g )) 2 Michael Korn (michael.korn@uni-due.de) Computer/Robot-Vision: Übung 1 16 / 24
17 Rauschen und Störungen Michael Korn Computer/Robot-Vision: Übung 1 17 / 24
18 Visual Studio und OpenCV Michael Korn Computer/Robot-Vision: Übung 1 18 / 24
19 Tutorial Verwendung des Musterprojektes Hello World -Programm mit OpenCV (Aufgabe 1.1) Michael Korn Computer/Robot-Vision: Übung 1 19 / 24
20 Aufgabe 1.2 Bild airplane.jpg laden rechteckigen Ausschnitt (260, 225, 50, 50) aus erstem Bild umkopieren in zweites Bild und dabei auf Pixel vergrößern Michael Korn Computer/Robot-Vision: Übung 1 20 / 24
21 Aufgabe 1.3 Bild baboon.jpg laden Rot- und Blau-Kanal miteinander vertauschen Michael Korn Computer/Robot-Vision: Übung 1 21 / 24
22 Aufgabe 1.4 Bild fruits.jpg laden in HSV-Farbmodell umwandeln Kanäle (H, S, V) einzeln anzeigen im Internet weitere Bilder suchen mit den Stichworten Farbkreis oder color wheel Michael Korn Computer/Robot-Vision: Übung 1 22 / 24
23 Aufgabe 1.5 Bild fruits.jpg laden Kontrast um 21% erhöhen Helligkeit um 10 Graustufen verringern Michael Korn Computer/Robot-Vision: Übung 1 23 / 24
24 Aufgabe 1.6 leeres 8-bit-Graustufenbild der Größe erstellen x 256 (( die folgende Funktion anzeigen: 255 e 128 )2 +( y )2 ) dabei sollen Funktionswerte als unterschiedliche Graustufen dargestellt werden Michael Korn (michael.korn@uni-due.de) Computer/Robot-Vision: Übung 1 24 / 24
Grundlagen der Bildverarbeitung: Übung 1
Grundlagen der Bildverarbeitung: Übung 1 Michael Korn Raum: BC 414, Tel.: 0203-379 - 3583, E-Mail: michael.korn@uni-due.de Michael Korn (michael.korn@uni-due.de) GBV: Übung 1 1 / 24 Digitale Bilder Michael
MehrLet's talk Gimp Farbräume. RGB-Farbraum. Digitales Gestalten mit Open Source
Unter Farbmodelle versteht man die Aufteilung in unterschiedliche Farbräume, über die eine Farbe definiert werden kann. Alle hier genannten Farbräume werden in Gimp dargestellt: Die bekanntesten sind:
MehrFARBTIEFE / KANÄLE 1 5
1 5 FARBTIEFE Die Farbtiefe gibt an, wieviel bit an Informationen pro Pixel gespeichert werden. Je mehr bits gespeichert werden, desto mehr verschiedene Farbabstufungen können dargestellt werden. Farbtiefe
MehrGrundlagen der Bildverarbeitung: Übung 3
Grundlagen der Bildverarbeitung: Übung 3 Michael Korn Raum: BC414, Tel.: 0203-379 - 3583, E-Mail: michael.korn@uni-due.de Michael Korn (michael.korn@uni-due.de) Grundlagen der Bildverarbeitung: Übung 3
MehrFarbtiefe. Gängige Farbtiefen
Farbtiefe Die Anzahl der darstellbaren Farben ist abhängig von den Farbabstufungen, die in einem Pixel gespeichert werden. Die Anzahl der darstellbaren Farbtöne wird als Farbtiefe bezeichnet. Die Farbtiefe
MehrÜbung zu Einführung in die Informatik # 14
Übung zu Einführung in die Informatik # 14 Tobias Schill tschill@techfak.uni-bielefeld.de 12. Februar 2016 Aktualisiert am 12. Februar 2016 um 11:13 Erstklausur: Mi, 24.02.2016 von 10-12Uhr Antworten von
MehrZu hell oder zu dunkel? Histogramm im ueye Cockpit nutzen
Zu hell oder zu dunkel? Histogramm im ueye Cockpit nutzen Kennen Sie das? Ihr Bild wirkt flau oder in dem dunklen, kontrastarmen Bild können Sie die aufgenommenen Objekte nicht unterscheiden. In diesem
MehrScannen. 1. Hardware 2. Farbsysteme 3. Farbtiefe 4. Auflösung 5. Einstellungsoptionen 6. Quellen Referat: Scannen
Scannen 1. Hardware 2. Farbsysteme 3. Farbtiefe 4. Auflösung 5. Einstellungsoptionen 6. Quellen 1. Hardware Flachbettscanner Trommelscanner Kleinbild- Diascanner APS- Filmscanner Digital- Kompaktkamera
MehrDigitale Bilder. Ein Referat von Jacqueline Schäfer und Lea Pohl Am
Digitale Bilder Ein Referat von Jacqueline Schäfer und Lea Pohl Am 06.05.2015 Inhaltsverzeichnis Einheiten Grafiktypen Bildformate Farbtiefe Farbbilder/ Farbräume Quellen Einführung in die Bildverarbeitung
MehrVU Einführung in Visual Computing Sebastian Zambanini Computer Vision Lab TU Wien. Ablauf
186.922 VU Einführung in Visual Computing Einführung in MATLAB Wiederholung 18.3.2013 Sebastian Zambanini Computer Vision Lab TU Wien Ablauf Letztes Mal: MATLAB Einführung (90 Minuten) NächstenMontag Montag,
MehrBilder: Eigenschaften
Bilder: Eigenschaften Images M. Thaler TG208 tham@zhaw.ch Juni 17 1 1 Um was geht es? Juni 17 2 Was ist ein Bild? - hier sehen sie verschiedene Ausschnitte eines digitalen Bildes -das Bild besteht aus
MehrGrundlagen digitaler Bildbearbeitung
Grundlagen digitaler Bildbearbeitung Folie 2 Inhaltsübersicht Bitmaps und Vektorgrafiken Grafikformate Farbräume und Farbmodelle Farbmodus (Farbtiefe) Bildauflösung Webfarben Folie 3 Bitmaps und Vektorgrafiken
MehrFARBEN IM INTERNET FARBWERTE, FARBTIEFEN IN DER BILDBEARBEITUNG
FARBEN IM INTERNET FARBWERTE, FARBTIEFEN IN DER BILDBEARBEITUNG Unter dem Begriff Farbtiefe versteht man die Anzahl der pro Pixel zur Verfügung stehenden Bits zur Speicherung der Farbinformationen. Die
MehrÜbung: Computergrafik 1
Prof. Dr. Andreas Butz Prof. Dr. Ing. Axel Hoppe Dipl.-Medieninf. Dominikus Baur Dipl.-Medieninf. Sebastian Boring Übung: Computergrafik 1 Konvolutionen Morphologische Operationen Hough-Transformation
MehrBilder. Bildsuchmaschiene. Bildsuche. Überblick. Beispiele im WWW. Inhaltsbasierte Bildsuche Motivation
Bilder Inhaltsbasierte Bildsuche Motivation Informatica Feminale Universität Bremen, Aug. 2005 Maja Temerinac Albert-Ludwigs-Universität Freiburg Ein Bild sagt mehr als tausend Worte. Chinesisches Sprichwort
MehrProgrammieren: Bildbearbeitung
Programmieren: Bildbearbeitung Das Thema der folgenden Aufgaben ist Bildbearbeitung. Sie erhalten dazu ein Rahmenprogramm, das bereits Bilder lesen und darstellen kann. Dieses Rahmenprogramm basiert auf
MehrLF 7.01 Daten für verschiedene Ausgabeprozesse aufbereiten MPA M. Datentiefe
Datentiefe Bilddateien mit möglichst natürlich wirkenden Tonwertübergängen, sollten feine Abstufung ohne sichtbare Stufen (Tonwertsprünge) der Helligkeiten beinhalten. Es gibt 8 Bit oder 16 Bit Dateien.
MehrDigitalisierung. Vorlesung FH-Hagenberg DSB
Digitalisierung Vorlesung FH-Hagenberg DSB Abbildungssysteme Camera obscura einfachstes Abbildungssystem bekannt seit dem Altertum Licht fällt durch eine Lochblende in das Innere einer abgedunkelten Kammer
Mehr7. Organisation von Informationen
Computeranwendung in der Chemie Informatik für Chemiker(innen) 7. Organisation von Informationen Jens Döbler 2003 "Computer in der Chemie", WS 2003-04, Humboldt-Universität VL7 Folie 1 Grundlagen Programme
MehrKennen, können, beherrschen lernen was gebraucht wird
Grundlegendes zu Bitmaps und Vektorgrafiken Zusammenfassung der Unterschiede zwischen Vektorgrafiken und Bitmaps Bitmaps Es können einzelne Pixel bearbeitet werden Größe und Position der Pixel können nicht
MehrDatenbanken und Informationssysteme. Bildbearbeitung. DI (FH) Levent Öztürk
Datenbanken und Informationssysteme DBI2 Bildbearbeitung DI (FH) Levent Öztürk Inhalt GIMP Vektorgrafik, Pixelgrafik Pixel, Punkt und co. Dpi, ppi Komprimierung Grafikformate BMP JPG GIF PNG TIFF Übungen
MehrWas bisher geschah. digitale Bilder: Funktion B : pos col Matrix B col
Was bisher geschah digitale Bilder: Funktion B : pos col Matrix B col pos mit den Mengen pos von Positionen (Adressen) col von Farben, Intensitäten Aufgaben maschineller Bildverarbeitung: Erzeugung, Wiedergabe,
MehrDigitale Bilder. Klassisches Photo. keine einzelnen Bildpunkte erkennbar kontinuierliche Verläufe scheinbar unendliche Auflösung.
Digitale Bilder Klassisches Photo keine einzelnen Bildpunkte erkennbar kontinuierliche Verläufe scheinbar unendliche Auflösung Folie 2 1 Grauwertbilder: Modell physikalisches Modell Objektpunkte reflektieren
MehrErgebnisse der schriftlichen Zwischenprüfung Frühjahr 2018 Gärtner/Gärtnerin - Fachrichtung Garten- und Landschaftsbau Zuständige Stelle: Gartenbauzen
2000000885 2 2 4 5 6 5 4 4 2000003796 3 3 2 4 4 2 2 3 2000008262 2 2 2 6 5 5 3 2 2000010756 3 3 2 5 5 4 5 3 2000030386 2 3 1 5 5 3 4 4 2000040144 4 4 4 4 6 4 4 3 2000047293 1 4 3 2 6 5 5 4 2000062196 1
MehrDigitale Schwarz-Weiß-Fotografie
Digitale Schwarz-Weiß-Fotografie Warum Schwarz-Weiß? Zonensystem, Dynamikumfang und Bittiefe Bewusst SW fotografieren Der Kamera-Workflow SW-Umsetzung die falschen Wege SW-Umsetzung die richtien Wege Der
MehrGrundlagen der Farbenlehre
Farben in einem System darzustellen ist nicht möglich! Ordnungsmöglichkeit wären: Farbmischsysteme Farbmustersysteme Farbmaßsysteme Farbauswahlsysteme Seite 1 Was sind Farbmischsysteme? Farbmischsysteme
MehrFarbmodelle. MBV5 Werner Backfrieder FH-Hagenberg. Spektrale Zerlegung der sichtbaren Lichtes
Farbmodelle MBV5 FH-Hagenberg Spektrale Zerlegung der sichtbaren Lichtes 1 Additive und subtraktive Farbmischung Chromatizitätsdiagramm X=r/(r+g+b) Y=g/(r+g+b) Z=b/(r+g+b) X+Y+Z=1 2 RGB-Modell Farbe wird
MehrDigitale Bildverarbeitung (DBV)
Digitale Bildverarbeitung (DBV) Prof. Dr. Ing. Heinz Jürgen Przybilla Labor für Photogrammetrie Email: heinz juergen.przybilla@hs bochum.de Tel. 0234 32 10517 Sprechstunde: Montags 13 14 Uhr und nach Vereinbarung
Mehrtechnology T05.2a teach with space DER SENSE HAT Anzeige von Text und Bildern auf der LED-Matrix des Sense HAT Leitfaden für Lehrer
technology T05.2a teach with space DER SENSE HAT Anzeige von Text und Bildern auf der LED-Matrix des Sense HAT Leitfaden für Lehrer Kurzfassung seite 3 Hintergrund seite 4 Aufgaben Themen und Ziele seite
MehrLicht und Farben. Andreas Spillner. Computergrafik, WS 2018/2019
Licht und Farben Andreas Spillner Computergrafik, WS 2018/2019 Farbwahrnehmung des Menschen im Auge Das Verständnis, wie Farbeindrücke entstehen, ist ein wesentlicher Bestandteil der Computergrafik. Der
Mehr3Mit den Werten R=30, 2Über das Symbol. 4Alles. 1Ausgangspunkt hier: ein Scan vom Dia, noch nicht richtig scharf
Einstellungsebenen, Kanäle und Ebenenmasken 2Über das Symbol ( Einstellungsebene ) in der Ebenenpalette erzeugt man eine temporäre Kanalmixer-Ebene. 3Mit den Werten R=30, G=60, B=10 für den Kanalmixer
MehrFarben. Spektrale Zerlegung der sichtbaren Lichtes. Folie 2
Farben Spektrale Zerlegung der sichtbaren Lichtes Folie 2 1 Additive und subtraktive Farbmischung Additives Modell Primäre Grundfarben: Rot, Grün, Blau Subreaktives Modell Primäre Grundfarben: Cyan, Magenta,
MehrFarben. Grundlagen und Farbräume. Spektrale Zerlegung der sichtbaren Lichtes
Farben Grundlagen und Farbräume Spektrale Zerlegung der sichtbaren Lichtes 1 Additive und subtraktive Farbmischung Additives Modell, Grundfarben: Rot, Grün, Blau Subraktives Modell, Grundfarben: Cyan,
MehrMessen von Strahlendaten an LED und Produktionsmesstechnik für LED-Baugruppen
Messen von Strahlendaten an LED und Produktionsmesstechnik für LED-Baugruppen Franz Schmidt 8. Ilmenauer Lichttag 28.03.2009 Gliederung Einleitung: Messaufgaben an LED und LED- Baugruppen Strahlendatenmessung
MehrMedientechnik. Übung 5 Java Bildbearbeitung - Teil 2
Medientechnik Übung 5 Java Bildbearbeitung - Teil 2 Planung Nr Zeitraum Thema 1 20.04. 25.04. Bildretusche mit Gimp 2 27.04. 01.05. GUI Programmierung 3 04.05. 08.05. Model-View Controller 4 18.05. 22.05.
MehrFarbtechnik und Raumgestaltung/EDV
Abb. 1 Das RGB-Farbmodell Über die additive Farbmischung werden durch die 3 Grundfarben Rot, Grün und Blau alle Farben erzeugt. Im RGB Modell werden ihre Werte je von 0 bis 1 festgelegt. R = G = B = 1
MehrBILDBEARBEITUNG IM UNTERRICHT
BILDBEARBEITUNG IM UNTERRICHT Grundlagen Farbtiefe Farbmodelle CYMK, RGB Patrick Meier, Wilmatt 2, 637 Root, msib.ch GRUNDLAGEN PHOTOSHOP Ein zentraler Begriff bei Pixelgrafiken ist die Bildauflösung.
MehrKennen, können, beherrschen lernen was gebraucht wird
Abbildung 1 - Übersichtsorganigramm 14.06.2013 Seite 1 Inhaltsverzeichnis Inhaltsverzeichnis... 2 Bildqualität verbessern... 2 Die Reihenfolge der Korrekturen bei der Bildbearbeitung... 2 Ebenenangleichungen...
MehrMod. 2 p. 1. Prof. Dr. Christoph Kleinn Institut für Waldinventur und Waldwachstum Arbeitsbereich Fernerkundung und Waldinventur
Histogramme der Grauwerte der TM Kanäle 1-7 für das Beispielsbild. - Kanäle 4 und 5 zeigen mehr Differenzierung als die anderen (Kontrast=das Verhältnis der hellsten zur dunkelsten Fläche in der Landschaft).
MehrEinführung Aufgabe 3 - MPEG. Tobias Reinsch 2011
Einführung Aufgabe 3 - MPEG Tobias Reinsch 2011 Allgemeines Aufgabe 3 - MPEG Ziel der Aufgabe Kennenlernen der Bildkodierungsverfahren des MPEG Standards Praktische Umsetzung dieser Techniken mit Java
MehrObjekterkennung durch Vergleich von Farben. Videoanalyse Dr. Stephan Kopf HWS2007 Kapitel 5: Objekterkennung
Objekterkennung durch Vergleich von Farben 48 Farbräume (I) Definitionen: Farbe: Sinnesempfindung (keine physikalische Eigenschaft), falls Licht einer bestimmten Wellenlänge auf die Netzhaut des Auges
MehrMultimediatechnik / Video
Multimediatechnik / Video Video-Farben Pixel, Farben, RGB/YUV http://www.nanocosmos.de/lietz/mtv Helligkeits- und Farb-Pixel s/w-pixel: Wert = Helligkeit Beispiel 8 Bit/Pixel = 256 Stufen 0=schwarz, 255=weiß
MehrDatenbanken und Informationssysteme. Bildbearbeitung. DI (FH) Levent Öztürk
Datenbanken und Informationssysteme DBI2 Bildbearbeitung DI (FH) Levent Öztürk Inhalt GIMP Vektorgrafik, Pixelgrafik Pixel, Punkt und co. Dpi, ppi Komprimierung Grafikformate BMP JPG GIF PNG TIFF Übungen
MehrSalsaJ Übung 0. Programm öffnen / Menüstruktur Öffne das Programm SalsaJ (Salsaj2.jar). Open Image File Bilddatei öffnen
SalsaJ Übungen SalsaJ Übung 0 Programm öffnen / Menüstruktur Öffne das Programm SalsaJ (Salsaj2.jar). Open Image File Bilddatei öffnen Save Image Bild speichern Undo Last Operation Letzte Aktion rückgängig
MehrCMY. Bei der additiven Farbmischung addieren sich die drei Primärfarben zur Farbe Weiß.
1 Farben auch als Lichtfarben. Der Begriff Lichtfarben deutet bereits an, dass sie nicht für die Druckausgabe geeignet sind, da sie nur im Licht existieren. Bei der additiven Farbmischung addieren sich
Mehr1.2.1 Analoges Speichern auf Vinyl Erläutern Sie die prinzipielle Funktionsweise von Langspielplatten bzw. Plattenspielern.
1 Digitalisierung https://de.wikipedia.org/wiki/digitalisierung 1.1 Was versteht man unter Digitalisierung 1.2 Digital vs. Analog 1.2.1 Analoges Speichern auf Vinyl Erläutern Sie die prinzipielle Funktionsweise
MehrDigitalisierung. Vorlesung FH-Hagenberg MBI
Digitalisierung Vorlesung FH-Hagenberg MBI Biomedizinische Bildverarbeitung Werner Backfrieder Abbildungssysteme Camera obscura einfachstes Abbildungssystem bekannt seit dem Altertum Licht fällt durch
MehrBilder und Mathematik. Reinhard Oldenburg, Wien
Bilder und Mathematik Reinhard Oldenburg, Wien 6.11.2009 1 Struktur Themenzentrierung und Kompetenzorientierung Bildverarbeitung Untersuchung eines Bildverarbeitungsprogramms: Gimp Bildverarbeitungsapplets:
MehrDer Goopax Compiler GPU-Programmierung in C++ ZKI AK-Supercomputing, Münster, 27.03.2014, Ingo Josopait
Der Goopax Compiler GPU-Programmierung in C++ AMD R9 290X: 5.6 TFLOPS (SP MulAdd) Programmierung ~10000 Threads Entwicklungsumgebungen Entwicklungsumgebungen CUDA, OpenCL Compiler: kernel GPU Maschinencode
Mehr3. Aufgabe: Bitmap-Datei
1 Einleitung 3. Aufgabe: Bitmap-Datei In dieser Programmieraufgabe soll eine Grafik erstellt und gespeichert werden. Es wurde das Bitmap-Format von Microsoft gewählt, da es recht einfach erstellt und von
MehrAngewandte Mathematik und Programmierung
Angewandte Mathematik und Programmierung Einführung in das Konzept der objektorientierten Anwendungen zu mathematischen Rechnens WS 2013/14 Operatoren Operatoren führen Aktionen mit Operanden aus. Der
MehrDigitale Fotografie für das Web Wintersemester 2013/2014 MEINF4330
Digitale Fotografie für das Web Wintersemester 2013/2014 MEINF4330 Grundlagen der digitalen Bildbearbeitung 09.01.2014 Version 1.1 Ergänzung: ein unterschätzter Helfer Transferprogramme übertragen Bilddateien
MehrWorkshop 3 Blend's & Collagen Lektion 27
Workshop 3 Blend's & Collagen Lektion 27 Titel: Nektar Geschrieben am: 19.4.2009 Von: Tina-Wölkchen Mit: PI 12 Material: 2 Fotos KB-TW-Grafik, einen Font 1 selbsterstellte Maske von Euch Leinwand weiß:
MehrInternationaler Studiengang Medieninformatik
HTW Berlin Prof. Dr. Kai Uwe Barthel Nachname: Vorname: Codename: Matr. Nr: Internationaler Studiengang Medieninformatik Grundlagen digitaler Medien Sitzplatz: Punkte: Note: Nachklausur WS09/10 26. 3.
MehrDistributed Algorithms. Image and Video Processing
Chapter 7 High Dynamic Range (HDR) Distributed Algorithms for Quelle: wikipedia.org 2 1 High Dynamic Range bezeichnet ein hohes Kontrastverhältnis in einem Bild Kontrastverhältnis bei digitalem Bild: 1.000:1
MehrEine Handschrift vektorisieren
Vom Pixelbild zur Vektor-Datei Tipps und Tricks rund um Ihr Marketing, Grafik und Design Vom Pixelbild zur Vektor-Datei Langner Beratung GmbH Metzgerstraße 59 72764 Reutlingen 0 71 21 / 79 80 60-0 www.langner-beratung.de
MehrIrfanView Schnelle und einfache Bildbearbeitung
IrfanView Schnelle und einfache Bildbearbeitung Das Programm zum Herunterladen: http://www.irfanview.de Eine online-einführung des baden-württembergischen Landesbildungsservers: http://www.lehrerfortbildung-bw.de/werkstatt/anleitung/bild/irfanview/index.html
MehrScanner. Gerätetypen und deren Anwendung
Scanner Gerätetypen und deren Anwendung Computeria Zürich Werner Züst 13.07.2016 1 Verschiedene Scanner-Typen Was ist ein Scanner? o Ein Gerät, das Dokumente, Zeitungsausschnitte, Bilder, und ähnliches
MehrKapitel 3: Digitaler Siebdruck Bildmodi: RGB und Graustufen
Kapitel 3: Digitaler Siebdruck Bildmodi: RGB und Graustufen Photoshop bietet die verschiedensten Möglichkeiten auf ein ganzes Bild Veränderungen anzuwenden. Helligkeit, Kontrast und Tonwertkorrekturen
MehrHistogramm Mit dem Histogramm zu besseren Bildern?!
Seite 1 Mit dem zu besseren Bildern?! Eine Einführung in die funktion von Digitalkameras - 13. Eppsteiner Fototage - Seite 2 - Begriffserklärung - Ein (Säulendiagramm) ist die grafische Darstellung der
MehrBilder und Fotos bearbeiten mit Paint Shop Pro 8
2008 AGI-Information Management Consultants May be used for personal purporses only or by libraries associated to dandelon.com network. Bilder und Fotos bearbeiten mit Paint Shop Pro 8 Thomas Becker Inhaltsverzeichnis
MehrGrafikformate. Auflösung Farbtiefe Farbmodelle
Farblehre Grafikformate Auflösung Farbtiefe Farbmodelle Grafikformate 1. Auflösung Je höher die Auflösung umso besser das Bild. niedrig mittel hoch 09.03.2007 2 Auflösung 1cm 1cm 1 Pixel pro cm Auflösung
MehrGrundlagen der Bildverarbeitung: Informationen zur Übung
Grundlagen der Bildverarbeitung: Informationen zur Übung Michael Korn Raum: BC 414, Tel.: 0203-379 - 3583, E-Mail: michael.korn@uni-due.de Michael Korn (michael.korn@uni-due.de) GBV: Informationen zur
MehrFarbmomente. Christoph Sommer Seminar Inhaltsbasierte Bildsuche
Farbmomente Seminar Inhaltsbasierte Bildsuche Farbmomente Einleitung und Motivation Statistische Momente Geometrische Momente Macht der Momente Hu-Momente Orthogonale Basen für Momente Generalisierte Farbmomente
MehrInhalt. Bildaufnahme / Digitale Bilder. Kameras CCD Sensoren Auge Sampling / Aliasing Quantisierung
Inhalt Bildaufnahme / Digitale Bilder Kameras CCD Sensoren Auge Sampling / Aliasing Quantisierung Abtastung, Parameter Aliasing-Beispiel: Unterabtastung einer periodischen Funktion. Rekonstruktion ergibt
MehrMessen optischer Größen, Messen aus Bildern Übersicht Optische Strahlung, Sensorik Geometrie, Photogrammetrie Kamerakalibrierung Stereo
Messen optischer Größen, Messen aus Bildern Übersicht Optische Strahlung, Sensorik Geometrie, Photogrammetrie Kamerakalibrierung Stereo Menschliche Wahrnehmung Neurophysiologie Kognitive Psychologie Digitale
MehrDer MS - PHOTOEDITOR
Der MS - PHOTOEDITOR Inhaltsverzeichnis Der MS - PHOTOEDITOR Einleitung Dateiformate Das Photoeditor Hauptfenster Das Effektemenü Scharfzeichnen Weichzeichnen Negativ Verfeinern Plakateffekt Solarisation
MehrDigitale Bildverarbeitung
Digitale Bildverarbeitung Prof. Dr. Sibylle Schwarz HTWK Leipzig, Fakultät IMN Gustav-Freytag-Str. 42a, 04277 Leipzig Zimmer Z 411 (Zuse-Bau) http://www.imn.htwk-leipzig.de/~schwarz sibylle.schwarz@htwk-leipzig.de
MehrDie digitale Welt. Springer Fachmedien Wiesbaden 2015 V. Brückner, Das globale Netz, essentials, DOI / _2
Die digitale Welt 2 Wie die Welt von morgen aussehen wird, hängt in großem Maß von der Einbildungskraft jener ab, die gerade jetzt lesen lernen. Astrid Lindgren, Kinderbuchautorin Bis Ende des 20. Jahrhunderts
MehrLehrstuhl für Datenverarbeitung. Technische Universität München. Leistungskurs C++ OpenCV
Leistungskurs C++ OpenCV Was ist OpenCV? OpenCV (Free Open Source Computer Vision) ist eine Library mit Funktionen für Computer Vision in Echtzeit Ursprünglich von Intel entwickelt, inzwischen hauptsächlich
MehrAlgorithmen und Datenstrukturen
Algorithmen und Datenstrukturen 2.1 Einfache Datentypen in C W. Tasin, M.Sc. Fakultät 04 tasin@hm.edu Allgemeines (1) Einfache (od. primitive) Datentypen legen fest, wie die Information kodiert im Speicher
MehrAuslesen einer Bitmap-Ressource: 16bpp BGR565
Auslesen einer Bitmap-Ressource: 16bpp BGR565 1 Grundlagen... 2 1.1 Vorbemerkungen... 2 1.2 Die Farbinformationen... 2 1.3 Gewinnen der Farbinformationen... 2 1.3.1 Farbinformationen Blau... 2 1.3.2 Farbinformation
MehrKurze Bedienungsanleitung für GIMP. Vorhaben Verfahren Symbol. Fenster >Einzelfenster-Modus. Fenster > Andockbare Dialoge > Werkzeugeinstellungen
Inhalt Grundeinstellungen... 1 Arbeitsoberfläche... 1 Bildinformationen... 2 Laden und Speichern... 2 Veränderung der Bildfläche (Leinwandgröße)... 2 Veränderung des Bildformates und der Bildqualität...
MehrBEARBEITUNG VON LUFTBILDERN AUS DEM INTERNET
1. Luftbilder z. B. aus der Basiskarte Sachsen ausschneiden Einige Bundesländer erstellen regelmäßig Luftbilddatensätze ihres Gebietes. So auch das Land Sachsen. Auf der dafür vorgesehenen Internet-Seite:
MehrÜbungsblatt 1. Java Vorkurs (WS 2017)
Übungsblatt 1 Java Vorkurs (WS 2017) Aufgabe 1 Hallo-Welt Erstelle ein neues Projekt mit dem Namen HelloJava. Erzeuge in diesem Projekt eine neue Klasse HelloJava. (a) Schreibe die main-methode in die
MehrWie genau kann der Differenzenquotient für Δx 0 berechnet werden?
Wie genau kann der Dierenzenquotient ür Δ berechnet werden? Beispiel: ()= 3 =. ( )=.3 DQ (,Δ),,8,6,4, DQ DQ ( ),,,5,,5 Δ ( + Δ) ( ), Δ = Δ Scheint au den ersten Blick ganz gut zu unktionieren Wie genau
Mehranleitung farben Farb-Auswahl und Mischung Farbbearbeitung von ausgewähltem Bildmaterial (Vektoren) Menüleiste: Bearbeiten -> Farben bearbeiten
1. Farbmenüs auf einen Blick Da Illustrator ein sehr leistungsstarkes Tool zur Farbbearbeitung ist, bietet es entsprechend viele Möglichkeiten und Menüs. Farb-Auswahl und Mischung Farbbearbeitung von ausgewähltem
Mehr2. Aufgabe (3 Punkte) Ergänzen Sie die leeren Zellen derart, dass sich in einer Zeile die selben Zahlenwerte ergeben.
Programmieren bei Dr. Robert Heß TM&M1, IST1 und ET1 Ende SS 2003 Klausur 1. Aufgabe (2 Punkte) Kodieren Sie folgende Dezimalzahlen in Binärzahlen um. Zeigen Sie den Rechenweg, die negative Zahl soll im
MehrDigitale Videotechnik
Digitale Videotechnik Prof. Dr. Hansjörg Mixdorff Digitale Videotechnik, WS 02/03, TFH Berlin G. Heising, H. Mixdorff 1 1 1 Hansjörg Mixdorff seit April 2001 an der TFH Berlin Professor für Digitale A/V-Technik
MehrKlinik für Kleintiere Radiologie Justus-Liebig-Universität Gießen. Besondere Aspekte des Digitalen Röntgens im Strahlenschutz
Klinik für Kleintiere Radiologie Justus-Liebig-Universität Gießen Besondere Aspekte des Digitalen Röntgens im Strahlenschutz Nele Ondreka Digitales Röntgenbild Matrix aus Bildelementen (Picture Elements
Mehr5.1 Mehr Basistypen. (Wie viele Werte kann man mit n Bit darstellen?)
5.1 Mehr Basistypen Außer int, stellt Java weitere Basistypen zur Verfügung. Zu jedem Basistyp gibt es eine Menge möglicher Werte. Jeder Wert eines Basistyps benötigt die gleiche Menge Platz, um ihn im
MehrMusteraufgaben für die Semesterendprüfung
INE1 Musteraufgaben für die Semesterendprüfung Zeit Maximale Punktzahl Hilfsmittel Abgabe Hinweise 90 Minuten 90; alle sechs Aufgaben haben dasselbe Gewicht (je 15 Punkte) Zwei Blätter selbst verfasste,
MehrDigitale Bildverarbeitung Einheit 6 Punktoperationen
Digitale Bildverarbeitung Einheit 6 Punktoperationen Lehrauftrag WS 06/07 Fachbereich M+I der FH-Offenburg Dr. Bernard Haasdonk Albert-Ludwigs-Universität Freiburg Ziele der Einheit Elementare Bildverbesserung
MehrScannen. Stefan Maihack Dipl. Ing. (FH)
Scannen Stefan Maihack Dipl. Ing. (FH) Inhalt Vorbereiten des Scan-Vorgangs Scannen von zu erfassendem Text Scannen von Vektorgrafiken und Fotos Verbesserungen nach dem Scannen Vorbereiten des Scannvorgangs
MehrÜbung zu Algorithmen und Datenstrukturen (für ET/IT)
Übung zu Algorithmen und Datenstrukturen (für ET/IT) Sommersemester 2018 Mai Bui Computer Aided Medical Procedures Technische Universität München Administratives Zentralübung (Mittwoch, 09:45 11:15) Programmierbeispiele
MehrBildbearbeitung mit Gimp
PH Bern Institut Sekundarstufe 1 Studienfach Informatik Bildbearbeitung mit Gimp Inhalt 1. Einleitung... 1 2. Bildgrösse festlegen... 1 3. Bild in verschiedenen Formaten speichern... 2 4. Bildausschnitt
MehrKlausur: Informatik, am 11. Juli 2013 Gruppe: B Dirk Seeber, h_da, Fb Informatik. Nachname: Vorname: Matr.-Nr.: Punkte:
Seite 1 von 10 Hiermit bestätige ich, dass ich die Übungsleistungen als Voraussetzung für diese Klausur in folgender Übung erfüllt habe. Jahr: Übungsleiter: Unterschrift: 1. Aufgabe ( / 6 Pkt.) a) Geben
Mehr0. Erste Schritte REM. Jürgen Mäter Arbeitsgruppe Modellierung und Simulation. Lehrstuhl für Informatik 4 TU Dortmund
REM 0. Erste Schritte Jürgen Mäter Arbeitsgruppe Modellierung und Simulation Lehrstuhl für Informatik 4 TU Dortmund Juergen.Maeter@udo.edu Campus Süd R402/GB5 Tel.: 0231 755 2411 http://ls12-www.cs.tu-dortmund.de//%7emarwedel/eda/08-edaindex.html
MehrGrundlagen. Histogramme
Grundlagen e Digitalkameras verfügen über integrierte Belichtungsmesser und zeigen die Verteilung der Tonwerte im Bild als Balkengrafik () an. Das gibt Auskunft über die Anzahl der Pixel im jeweiligen
MehrLabor Software-Entwicklung 1
Fakultät für Technik STUDIENGANG MEDIZINTECHNIK Labor Software-Entwicklung 1 Vorbereitungsaufgaben zu Versuch 4 C-Programmierung Rekursion Wintersemester 2015/2016 Seite 1 von 7 Vorbemerkungen Literatur
MehrFarbmodelle in Photoshop
Farbmodelle in Photoshop Der Farbmodus RGB (Rot Grün und Blau) beschreibt eine Farbe über bestimmte Werte für jede der drei Primärfarben. Diese Informationen sind in drei Kanälen gespeichert, jeweils einem
MehrLeistungskurs C++ CMake und OpenCV
Leistungskurs C++ CMake und OpenCV Martin Knopp, Johannes Feldmaier, Stefan Röhrl 25.10.2016 Folie 1/31 LK C++: CMake & OpenCV Martin Knopp, Johannes Feldmaier, Stefan Röhrl 25.10.2016 Themen heute Prüfung,
MehrPortrait im Billy & Hells Style
Portrait im Billy & Hells Style Photoshop-Tutorial für PC von Jens Kühnemund www.j-k-photoart.de Dies ist Dein Ziel: Auf den folgenden Seiten wirst Du Tipps und Tricks erfahren, die sich natürlich auch
MehrFarbe und Farbmanagement
VHS Tübingen - Photoshop - Druckvorstufe 1/6 Farbe und Farbmanagement Warum Farbmanagement? Allein der Begriff Farbmanagement bereitet so manchem das Gefühl, irgendetwas nachholen zu müssen, was er längst
MehrGrafikformate. Grafikformate. Digitale Bildverarbeitung Bildkompression
Digitale Bildverarbeitung Bildkompression Einleitung Datenmenge für ein unkomprimiertes Bild Verwendungszweck des Bildes Bild soll weiterverarbeitet werden Bild soll archiviert werden Bild soll per E-Mail
MehrÜbung Datenstrukturen. Objektorientierung in C++
Übung Datenstrukturen Objektorientierung in C++ Aufgabe 1a - Farben Schreiben Sie eine Klasse COLOR zur Beschreibung von Farben. Eine Farbe werde hierbei additiv durch ihren Rot-, Grün- und Blauanteil
Mehr(Kurs B5 Erweiterte IrfanView-Funktionen)
Workshop Teil *Bildbearbeitung* (Kurs B5 Erweiterte IrfanView-Funktionen) Hominiden bearbeiten Freistellen Bilderrahmen Effekte (Filter)anwenden Mit Thumbnails arbeiten, Rote Augen entfernen Eine Collage
Mehr