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Individuelle Lösungen
Gerne konfigurieren wir für Sie ein Bildverarbeitungssystem,
das individuell auf Ihre Anforderungen zugeschnitten ist. Eine
Auswahl der Technologien, auf die wir dabei zurückgreifen, wird
im Folgenden skizziert.
Tracking
Objekte in Videobildern lassen sich über verschiedenste
Merkmale detektieren: Bewegung, Farbe, Größe, Form und
mehr. Im Bild oben links ist eine beispielhafte Anwendung
gezeigt, bei der ein Objekt bestimmter Größe und Farbe
verfolgt wird.
KamerakalibrierungLassen Sie Ihre Kamera durch uns
kalibrieren. Egal, ob Sie Orthophotos erstellen wollen oder eine
hochgenaue, auf einer Bündelausgleichung basierende
Kamerakalibrierung für Ihre Computer-Vision-Anwendung benötigen,
wir haben die Lösung für Sie.
Wir bieten Ihnen zwei Arten von Kalibrieransätzen:
- Brown'sche Verzeichnungsparameter: Radialsymmetrische
Verzerrung A1, A2, A3 (nach Wunsch auch A4),
radial-asymmetrische und tangentiale Verzeichnung (B1, B2)
sowie Affinität und Scherung (C1, C2)
- Erweiterte Kalibrierroutinen: Für Anwendungen höchster
Präzision bieten wir Ihnen einen erweiterten Kalibrieransatz in
Verbindung mit einer Library (.lib) oder DLL an.
Die Kamerakalibrierung kann per Internet durchgeführt werden.
Sie erstellen einige Aufnahmen nach unseren Vorgaben, wir
übernehmen die Kalibrierung.
Gerne stellen wir auch Softwareroutinen als Library (.lib)
oder DLL bereit, die von Ihnen ermittelte Bildkoordinaten auf
Basis der Kamerakalibrierparameter in unverzeichnete
Bildkoordinaten überführen. Nutzen Sie die Möglichkeiten und
optimieren Sie die Leistung Ihrer Bildverarbeitungsanwendung!
Subpixelgenaue Feature-Extraktion
Um höchste Genauigkeiten für Messanwendungen zu erreichen,
setzen wir subpixelgenaue Algorithmen zum Beispiel für die
Bestimmung von Ellipsenmittelpunkten ein. Auf diese Weise kann
der Ellipsenmittelpunkt auf 0,03 Pixel und besser bestimmt werden
(mittleres Bild).
Bündelausgleichung
Die Bündelausgleichung ist ein Optimierungsverfahren nach der
Methode der kleinsten Quadrate, der "Gold"-Standard
für Ergebnisse höchster Qualität. Wir nutzen das Verfahren
sowohl für 2D- wie 3D-Aufgabenstellungen. Im Bild unten ist die
typische Struktur der Normalgleichungsmatrix mit einigen Hundert
Unbekannten gezeigt.
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