Welche Anwendungsgebiete hat CV?
Medizinische Bildgebung, Fotographie und Verarbeitung von Bildern, Robotics, Autonomes Fahren, Face Detection, Object recognition
Kann ein 2D Bild auch 3D betrachtet werden ?
Ja, die Intensität kann die Dritte Dimension darstellen
1. Im Bild I gibt es Pixel P mit Raumkoordinaten (x, y). Was sind die Koordinaten von seinen N4 Nachbarn? Hinweis: bei der Implementierung in OpenCV sind die Koordinaten I[y, x]!!!
P1 = (x+1, y), P2= ( x – 1, y), P3= ( x , y+1), P4= ( x , y-1)
Was muss man überprüfen, wenn man die Koordinaten zugreift?
Ob sie im Bild liegen
3. Erstellen Sie eine Lösung in Pseudocode (Python-¨ähnlich).
m Bild I gibt es Pixels P(x1, y1) und Q(x2, y2). Wie kann man einen N4-Pfad zwischen P und Q finden? Was muss man beachten?
Im Bild I Pixels p und q haben eine Überlappung von ihren ¨ N8-Nachbarschaften.
1. Was ist der minimale (maximale) Abstand zwischen p und q und visualizieren Sie bitte alle Positionen von p und q.
Was bedeutet Point-wise Maximum bzw. Point-wise Minimum?
Vermutlich ergibt sich ein resultierendes Bild, nachdem Pixel für Pixel verglichen wurde und das Minimum oder Maximum bestimmt wurde
1. Wie kann man in einem Graustufenbild Min und Max Pixelwerte finden?
Pixel für Pixel die Größte bzw. Die kleinste Intensität finden
2. Für ein Pixel p(x, y) in seiner N8 Nachbarschaft Min und Max Werte finden und die entsprechenden Raumkoordinaten ausgeben.
3. Alle Pixel mit Intensitäten größer als 50 die Werte zu invertieren.
Was für eine Aufgabe wurde hier implementiert?
Lösung
• Das Schwellwertverfahren: alle Pixel mit Intensität T = 0 oder T = 255
• In diesem Fall ist die Lösung ganz einfach und eigentlich sehr gut.
• Aber wie kann man verstehen, ob der Algorithmus gut oder schlecht funktioniert? Und was ist überhaupt gut oder schlecht?
• Wie kann man das quantifizieren?
• Dafür braucht man ”Evaluation Metrics“ (Bewertungsmetriken)
Accuracy
Wie oft ist unser Modell insgesamt korrekt?
Precision (Positiver Vorhersagewert)
Wenn das Modell positive Vorhersagen macht, wie oft ist es richtig?
Recall (Sensitivität, true positive rate)
Specificity (true negative rate)
Wenn das Modell negative Vorhersagen macht, wie oft ist es richtig?
F1 Score
ein Gesamtmaß für die Genauigkeit eines Modells
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