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=== Protokoll vom 19. Januar 2017 ===

Stand vom 12. Januar:
<code python>
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import misc, ndimage
import cv2
bild=misc.imread('hund_mittel_kl.jpg',mode='F',)

# Verschiebung in x-Richtung
b=ndimage.filters.sobel(bild, axis=-1)

# Verschiebung in y-Richtung
b2=ndimage.filters.sobel(bild, axis=0)

a=np.sqrt(b[1:,:]**2+b2[:-1,:]**2) # b und b2 werden zum Kantenbild a verrechnet 
plt.imshow(a,cmap=plt.get_cmap('gray'))
</code>

Mit der Percentile-Funktion wird dafür gesorgt, dass nur die 25% hellsten Punkte als Kandidaten aufgenommen werden. \\ Die Variablen z2 und s2 enthalten alle Zeilen und Spalten des Bildes (0,1,..,z-1 bzw 0,1,...,s-1), im Folgenden werden alle xy-Koordinaten des Bildes in die zunächst leere Liste 'alle_koordinaten' gepackt. \\
Aus 'alle_koordinaten' werden schließlich alle Punkte aus den oberen 25% in einer neue Liste 'kandidaten' gesammelt.
<code python>
median2 = np.percentile(a,75)
z = a.shape[0] #y
z2 = range(0,z)

s = a.shape[1] #x
s2 = range(0,s)

alle_koordinaten = []
for i in z2:
	for j in s2:
		alle_koordinaten.append((i,j))

kandidaten = [ p for p in alle_koordinaten   if a[p[0],p[1]]>median2   ]
</code>

Die Funktion 'kurvenversuch' setzt auf alle ermittelten Kandidaten einen blauen Punkt.
<code python>
def kurvenversuch():
	a_als_farbbild = cv2.cvtColor(a, cv2.COLOR_GRAY2BGR) #a ist ein s/w-bild, um farbe überhaupt anzeigen zu können, wird es in ein bgr konvertiert
	for i,j in kandidaten:
		cv2.circle(a_als_farbbild,(j,i),1,(1,0,0),-1)
	cv2.imshow("1:",a_als_farbbild)
	
kurvenversuch()
</code>

{{kurvenversuch12.png}} \\ **1:** die hellsten 25% \\ **2:** die hellsten 15%

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