Hallo Ich habe das Verfahren nach diesem Thread: http://www.mikrocontroller.net/forum/read-10-379324.html?reload=yes#383901 angewandt um eine Figur in einem Bild zu erkennen. Als Zwischenergebnis habe ich da mal ein 3-dimensionales Ganzzahl-Array. In diesem Array gibt es Regionen, wo hohe Zahlenwerte häufiger vorkommen - eine Art 'Wolken'. Nun suche ich ein gutes Verfahren, um diese Wolken zu finden. Nebenfrage: Wenn das ganze 2-dimensional wäre, dann würde man ja Berge und Täler suchen - was könnte man da für Verfahren anwenden? Gruss Michael
Ich denke dafür müsste man sich erstmal einen bestimmten Bereich definieren den man dafür betrachtet. Z.B. ein Bereich von 20x20x20. In diesem Bereich guckst du dann wie quasi die Dichte ist. Und das machst du dann quasi über den gesamten bereich.
Wenn du einen Schwellwert vorher festlegen kanns, solltest du danach in deinem Feld suchen. Wenn du einen gefunden hast, "umzingelst" du ihn, in dem du seine Umgebung nach gleichen oder ähnlich hohen Werten absuchst. So in der Art haben wir damals im Bildverarbeitungslabor Kanten gesucht und deren Verlauf bestimmt.
Wär das nicht ein Einsatzgebiet für das Gradientenverfahren? Von mehreren Startpunkten aus immer zum Maximum bzw. Minimum gehen. Dadurch kann man mit ausreichend vielen Startpunkten doch lokale und absolute Extrempunkte finden. Marcus
Hallo
> Wär das nicht ein Einsatzgebiet für das Gradientenverfahren?
Meine genannte Fragestellung schon, ja.
Nur hat sich das ganze jetzt doch ein bisschen anders gezeigt: Es
müssen nicht unbedingt besonders grosse, dichte Wolken gefunden werden,
sondern schnelle Verdichtungen auf engem Raum. Da hat sich die simple
Suche über hohe Werte bei der 1. Ableitung eigentlich bewärt (in der
simplen Form Ableitung = Pixel - Nachbarpixel). Wobei ich vermut, das
sich da noch einiges verbessern liesse.
Gruss
Michael
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