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30 KAPITEL 3. LÖSUNGSENTWURF<br />
Für die Entscheidung, ob der gefüllte Bereich das gesuchte, modellierte Objekt enthält, wird die Farbe<br />
und Form der gefundenen Region mit einer Modellbeschreibung verglichen. Die Modellbeschreibung<br />
enthält für diesen Zweck drei Informationen über den zu suchenden Gegenstand:<br />
1. Name der Farbe<br />
2. Histogrammwerte der Farbe<br />
3. Form-Muster<br />
Diese sind in die Modellbeschreibungsdateien _description_i.txt und ein Form-Muster Bild<br />
kodiert, wobei die Art des Objektes und i die Nummer der Beschreibung bezeichnet. Für<br />
Stühle kann eine solche Modellbeschreibung folgendermaßen aussehen:<br />
rot<br />
chair_tpl_0.bmp<br />
0 255.0<br />
1 0.0<br />
...<br />
14 0.0<br />
15 78.0<br />
a) Beschreibungsdatei b) Histogrammbild aus 16 c) Form-Muster<br />
vorgegebenen Farbtönen (chair_tpl_0.bmp)<br />
Abbildung 3.12: Modellbeschreibung für einen roten Stuhl bestehend aus Modellbeschreibung mit Histogrammwerten<br />
wie sie in (b) dargestellt sind und einem Form-Muster für die Stuhllehne<br />
(c).<br />
Anhang A.3.1 beschreibt, wie eine solche Beschreibung durch simples Betrachten der Objekte erzeugt<br />
und abgespeichert werden kann. Es empfiehlt sich, für ein Objekt mehrere Beschreibungsdateien aus<br />
verschiedenen Blickwinkeln und mit unterschiedlicher Beleuchtung anzufertigen, um das gesuchte Objekt<br />
in möglichst vielen Situationen wiederzufinden.<br />
Vergleich der Farbe<br />
Anhand des im Abschnitt 2.3.1 vorgestellten Farbklassifikationsverfahrens von Hub und Teufel kann<br />
die wahrgenommene Farbe einer gefundenen Region bestimmt und mit dem Farbnamen in der Modellbeschreibung<br />
verglichen werden. Dies ermöglicht es zu entscheiden, ob der gefüllte Bildbereich das<br />
gesuchte, modellierte Objekt enthalten könnte. Ist dieser „Farbnamentest“ positiv, werden zusätzlich die<br />
in 16 Farbtöne (siehe Abbildung 3.13) eingeteilten Histogrammwerte der Bildregion im HSV Raum berechnet.<br />
Diese werden dann mit den vorgegebenen Farbwerten der Modellbeschreibung verglichen. Die<br />
hier verwendete Farbeinteilung in 16 Stufen wird auch im CamShift („Continuously Adaptive Mean-<br />
SHIFT“) Algorithmus von OpenCV [26] eingesetzt um Objekte mit speziellen Farben zu verfolgen.
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