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Vermessung mittels Bilderfassung

Ein Thema von peter21 · begonnen am 4. Dez 2009 · letzter Beitrag vom 8. Dez 2009
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Seite 2 von 2     12   
helgew

Registriert seit: 30. Jul 2008
125 Beiträge
 
#11

Re: Vermessung mittels Bilderfassung

  Alt 5. Dez 2009, 13:12
jein... vom Rechenaufwand schätze ich einen 256x256 Block (640x480 der webcam herunterskaliert und ausgeschnitten) mit FFT als moderater ein, vielleicht täuscht das auch. Mit (Auto-)Korrelation kommt man durch bloßes Verschieben auch nicht weit und muss zweidimensional arbeiten. Vorteil der Methode ist der geringere, geistige Aufwand

ps. durch Verzerren des Stoffes über das Sichtfenster nimmt die Fernordnung rapide ab oder oszilliert sogar, wenn die Verzerrung über eine Maschenweite hinausgeht. In der Fouriertransformierten dreht sich zunächst mal die Phase, die eh niemanden interessiert.
Miniaturansicht angehängter Grafiken
correlation_161.jpg  
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peter21

Registriert seit: 24. Apr 2007
Ort: Golm
18 Beiträge
 
Delphi 4 Standard
 
#12

Re: Vermessung mittels Bilderfassung

  Alt 7. Dez 2009, 18:23
Hallo,

vielen Dank für Eure Antworten. Ein komplexes Gewebe zu vermessen, wäre doch eine etwas zu anspruchsvolle Aufgabe für mich. Es geht um die Vermessung von Maschenware mit einem Maschenabstand zwischen 5 und 10 mm (siehe Anlage).

Ich denke, da ist der erste Vorschlag ohne FFT u.ä. der geeignetere.

Peter
Angehängte Grafiken
Dateityp: bmp testbild_02_318.bmp (187,6 KB, 16x aufgerufen)
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helgew

Registriert seit: 30. Jul 2008
125 Beiträge
 
#13

Re: Vermessung mittels Bilderfassung

  Alt 8. Dez 2009, 21:20
@peter21 :

einen guten Tipp noch: wenn du eine Lösung zu einem Bildverarbeitungsproblem suchst, fange mit möglichst vielen, verschiedenen Testbildern an, ansonsten bekommst du eine Lösung, die zwar stabil, aber stark selektiv ist ( du möchtest hier die Struktur der Informationen verstehen, nicht die Information auswendiglernen und wiedererkennen).
In Anbetracht des ... nunja... Kartoffelsackes ... wirst du mit einer Untersuchung der Korrelation auf mehreren Skalen ( schreibe dir einen Kantenfilter und einen 50% skalierenden Filter und fange dann mit dem kleinsten Bild an) schnell zu Ergebnissen kommen.
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