Hallo,

gegeben ist folgendes Problem:
Ein roter Laser erzeugt auf einem weißen Blatt-Papier einen roten "Punkt" (Der Punkt ist schon sehr verschwommen und unscharf), eine Webcam zeichnet Blatt und Papier auf. Ein Programm soll herausfinden, welche x-Koordinate und welche Y-Koordinate der Punkt hat.
Webcam kann sich relativ zu dem Papier nicht bewegen.


Probleme:
1. Es reicht nicht aus einfach ein Foto darauf zu untersuchen, wo ein roter Pixel ist, durch Fehler können nämlich auch ab und zu rote Pixel auf dem weißen Papier vorhanden sein.
2. Der rote Punkt besteht nicht nur aus roten Pixeln
3. schwankende Lichtverhältnisse
4. ...

Mit welchem Algorithmus kann ich die Position des Punktes finden? Der Algorithmus sollte möglichst zuverlässig sein, gleichzeitig aber auch nicht eine allzu große Ilmplementierungsherausforderung darstellen.

such einfach das bild ab, und merk dir für jedes pixel, in welchem abstand dazu noch rote pixel vorhanden sind
das "rot" muss natürlich eine toleranz erlauben.

bzw. brauchst du ja nur einen maximalwert.

also sowas wie:

und dann ebn in einer for-schleife das bild ruchlaufen und in 2 weiteren for schleifen jedes pixel "umlaufen" und (abzüglich toleranz) die roten pixel zählen. am besten dir toleranz von der abweichung vom mittelpunkt-pixel abhängig machen
das ganze noch speedmäßig optimieren und fertig

Kannst du vielleicht ein Beispielbild anhängen? Je nach Größe des Punktes, der Fehlerpunkte und des restlichen Bildes lässt sich das sicher optimieren.

ich gehe mal davon aus das der laser punkt größer als ein pixel ist und deswegen würde ich einfach alle pixel auflisten und da wo vermehrt rote pixel auftreten müsste dann ja der Laser hinzeigen.

alternativ könntest du auch um jedes pixel das rot ist einen umkreis überprüfen und den farbmittelwert bilden, wenn ein einzelnes pixel rot ist ud drum herum weiß wird der mittelwert kleiner als der schwellwert. da wo der laser hin zeigt ist ja viel rot und der schwellwert wird überschritten. für das pixel wo der farbmittelwert am nächsten an rot liegt müsste der mittelpunkt des lasers sein.

dann musst du nur noch ein wenig mit der suchumkreisgröße und der schwellwert experimentieren bis du zuverlässige ergebnisse bekommst.

um sich ändernde lichverhältnisse unter kontrolle zu bekommen könntest du vielleicht versuchen einen weißen bereich zu überprüfen und dem das jeweilige rot zuordnen. mit einem dynamischen anlernen lässt sich so ganz schnell eine zuverlässige farbklasse für den laser generieren. vielleicht braucht man mit einer außreichend großen zahl an testpixeln so was auch gar nicht.

Naja, nicht gerade einfach.

Ich könne es mir so vorstellen

Als erstes das Bild bearbeiten und in Graustufen umrechnen ausgenommen rote Bereiche.
Nicht per RGB sondern mit HSL ( bzw. HSB).
Natürlich gibt es daran auch Ecken und Kanten an der Geschichte. Beleuchtung und Farbe des roten Lichts, überstralung etc.

Danach das Bild nochmals scannen, welches nun in einzelne Raster aufgeteilt ist, die eine best. Grösse haben zB. 40x40 Pixel.
Zählt man nun die Anzahl der Roten Pixel in einem Raster, kann der LaserPunkt dem Raster zugeteilt werden welches die meisten roten Pixel hat.

Hi

Leute, ihr denkt zu kompliziert

Ich würde das so machen: Positionen aller Pixel mit Rotanteil > x aufsummieren, durch Anzahl teilen. Fertig: Mittelpunkt der Punktwolke. Zufällig auftretende rote Pixel dürften dabei rausfallen.

Sind zwar u.U. ziemlich weit weg, aber auch ziemlich wenige und ziemlich viele am Laserfleck. Sollten es mehr false positives sein, werden sie in alle Richtungen gleich verteilt sein. Sonst entsprechend die Schranke anpassen.

Erweiterte Methode: Outlier detection.

mfG,

Moderiert von Narses: Komplett-Zitat des letzten Beitrags entfernt.

He, das ist eine geniale Idee! Das muss ich mir merken.
Zum finden des Rot Anteils : Das ist bei einem weißen Blatt Papier nicht ganz einfach. Da ein echtes weis auf allen drei Grundfarben volle intensität hat. Also einfach nur Rot verwenden dürfte da nix bringen.
Besser ist es ein Graustufenbild zu erzeugen das überall dort einen Wert hat wo der rote Anteil deutlich dominant ist und die anderen Anteile (Grün und Blau) nicht.

Hough-Kreis-Trafo auf das Bild machen Empfehlenswert könnte hier die Nutzung von HSV\HSL als Farbraum werden.

Aber ein Beispiel-Bild wäre wirklich einmal ganz gut ...

Anyone who is capable of being elected president should on no account be allowed to do the job.
Ich code EdgeMonkey - In dubio pro Setting.

Sinspin hat folgendes geschrieben :

Zum finden des Rot Anteils : Das ist bei einem weißen Blatt Papier nicht ganz einfach. Da ein echtes weis auf allen drei Grundfarben volle intensität hat. Also einfach nur Rot verwenden dürfte da nix bringen.

Klar, das war natürlich stark vereinfachend. Würde ich ausgliedern in eine "IsRed"-Funktion, die den RGB-Pixel testet(oder ein anderes Format).

Mit Rotanteil meinte ich schon den relativen Anteil.

mfG,

Hidden hat folgendes geschrieben :

Ich würde das so machen: Positionen aller Pixel mit Rotanteil > x aufsummieren, durch Anzahl teilen. Fertig: Mittelpunkt der Punktwolke. Zufällig auftretende rote Pixel dürften dabei rausfallen. Sind zwar u.U. ziemlich weit weg, aber auch ziemlich wenige und ziemlich viele am Laserfleck. Sollten es mehr false positives sein, werden sie in alle Richtungen gleich verteilt sein. Sonst entsprechend die Schranke anpassen.

Hey,

die Einfachheit deiner Methode gefällt mir, allerdings kommst du in Schwulitäten wenn
a) der Punkt nur aus wenigen Pixeln besteht, und wenige rote Pixel sehr weit entfernt sind
b) es 2 Punkte geben sollte

Alternativvorschlag: Man lässt das ganze etwas "verschwimmen", erstellt sich also eine neue Matrix, mit z.B.
r(i, j) = a(i, j) + 1/2(a(i+1, j) + a(i, j+1) + a(i-1, j) + a(i, j-1))
(oder sowas ähnliches...)

Dabei sollte vor allem die Mitte von roten Punkten einen sehr hohen Wert erreichen, einzelne Pixel würden nicht so groß auffallen.

Moderiert von Narses: Zitat gekürzt.

Hallo,

du könntest das Bild auch mit einem Filter bearbeiten der das Rauschen entfernt und nur ein "rot/weiß" zurückgibt. Dann sollte das finden des Mittelpunkts kein Problem mehr sein.


mfG Günther

gfoidl hat folgendes geschrieben :

du könntest das Bild auch mit einem Filter bearbeiten der das Rauschen entfernt und nur ein "rot/weiß" zurückgibt. Dann sollte das finden des Mittelpunkts kein Problem mehr sein.

Im Prinzip tut ja die IsRed()-Prüffunktion nichts anderes.

Hier geht es darum, das Arithmetische Mittel einer Menge zu bestimmen, die z.T. wenige, aber starke Streuer aufweist, d.h. das Gesetz der großen Zahlen nicht vollständig erfüllt.

Wenn ihr das genauer haben wollt, ist das Stichwort wie gesagt Outlier Detection, und da dürfte es fertige Algorithmen geben.

mfG,

Ich habe in Thread Delphi-Forum.de » Multimedia / Grafik » Farbe in einem Bild finden mal auf diesen verwiesen.
Ich hoffe, dass Ihr dem hier auch weiterhelfen könnt.