Beschreibung einzelner Lerneinheiten (ECTS-Lehrveranstaltungsbeschreibungen) pro Semester

• Lineare Algebra
• Grundlagen der objektorientierten Programmierung in Python

• Bilderfassung
• Hardware zur Bilderfassung
• Optische Grundlagen (Objektive und Beleuchtung)
• Einführung in Scikit-Image, Anwendung
• Erkennungsalgorithmen
• Objekterkennung
• Bildverarbeitung und Machine Learning

Diese LV ist eine Einführung in die digitale Bildverarbeitung anhand des Open-Source-Paketes Scikit-Image. Ziel der Lehrveranstaltung ist es, Studierenden, die sich in Informatik vertiefen wollen, es zu ermöglichen, einfache Aufgabenstellungen der Bildverarbeitung zu lösen.

Nach erfolgreichem Abschluss der LV haben die Studierenden

• ein Verständnis der Grundbegriffe der digitalen Bildverarbeitung und
• Kenntnis von den Zusammenhängen zwischen Kamera, Objekt und seinem Bild
• einen Überblick über die gängigsten Erkennungsalgorithmen.

Sie sind in der Lage,

• den richtigen Erkennungalgorithmus auszuwählen und
• unter Zuhilfenahme des Open-Source-Pakets Scikit-Image Software zu schreiben, die spezifische Strukturen (z.B. Ecken, Kanten, Objekte) in Images erkennen kann.

Integrierte Lehrveranstaltung mit Workshop-Charakter

Projektergebnisse

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• Demant, Christian (2012): Industrial Image Processing: Visual Quality Control in Manufacturing. Springer-Verlag.

• Gonzalez, Rafael / Woods, Richard (2018): Digital Image Processing. Verlag Pearson.

• Scikit-Image Dokumentation inkl. Tutorials: https://scikit-image.org/docs/stable/

Präsenzveranstaltung mit Anwesenheitspflicht