Revision history for TutoriumMobileEmbeddedIntelligenceWS1718
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{{files download="Kennzeichenerkennung.txt" text="Kennzeichenvorverarbeitung in Python und OpenCV (Juypter Notebook) (Nach Download Dateiendung von .TXT in .IPYNB ändern!)"}}
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{{files download="Kennzeichenerkennung.txt" text="Kennzeichenvorverarbeitung in Python und OpenCV (Juypter Notebook) (Bitte umbennen von .TXT in .IPYNB)"}}
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{{files download="Kennzeichenerkennung.pdf" text="Kennzeichenvorverarbeitung in Python und OpenCV (PDF)"}}
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**{{color text="F. Kursunterlagen:" c="#00386a"}} **
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**{{color text="A. Tutor/in:" c="#00386a"}}** Manuel Strüning
**{{color text="B. Ziel des Tutoriums:" c="#00386a"}}**
Einsatz von Methoden des maschinellen Lernens auf Desktop-Rechnern und Smartphones am Beispiel der Autokennzeichenerkennung.
**{{color text="C. Adressaten des Lehrangebotes:" c="#00386a"}}**
Bachelorstudenten Informatik und Mobile Computing
**{{color text="D. Veranstaltungsinhalte:" c="#00386a"}}**
-Ausarbeitung einer geeigneten Mustererkennungskette für die Autokennzeichenerkennung auf einem Desktop-Rechner mithilfe von Python
-Vorverarbeitung der Daten
-ROI-Findung
-Binärisierung des Bildes
-Kantendetektion
-Kennzeichenrotation
-Zuschneiden
-Segmentierung der einzelnen Zeichen
-Merkmalsextraktion
-Klassifikation der Zeichen
-Entwicklung einer Smartphone-App mithilfe von ""OpenCV"" unter Android
- Foto von Kennzeichen schießen
- Vorverarbeitungsschritte durchführen
- Aufrufen des auf dem Desktop-Rechner trainierten Klassifikationsmodells
**{{color text="E. Literaturhinweise:" c="#00386a"}} **
Vorlesungskript "Mobile & eingebettete Intelligenz, Prof. Martin Golz, Dr.-Ing. David Sommer, Hochschule Schmalkalden
**{{color text="F. Wiki-Artikel:" c="#00386a"}} **
(WIP)
**{{color text="B. Ziel des Tutoriums:" c="#00386a"}}**
Einsatz von Methoden des maschinellen Lernens auf Desktop-Rechnern und Smartphones am Beispiel der Autokennzeichenerkennung.
**{{color text="C. Adressaten des Lehrangebotes:" c="#00386a"}}**
Bachelorstudenten Informatik und Mobile Computing
**{{color text="D. Veranstaltungsinhalte:" c="#00386a"}}**
-Ausarbeitung einer geeigneten Mustererkennungskette für die Autokennzeichenerkennung auf einem Desktop-Rechner mithilfe von Python
-Vorverarbeitung der Daten
-ROI-Findung
-Binärisierung des Bildes
-Kantendetektion
-Kennzeichenrotation
-Zuschneiden
-Segmentierung der einzelnen Zeichen
-Merkmalsextraktion
-Klassifikation der Zeichen
-Entwicklung einer Smartphone-App mithilfe von ""OpenCV"" unter Android
- Foto von Kennzeichen schießen
- Vorverarbeitungsschritte durchführen
- Aufrufen des auf dem Desktop-Rechner trainierten Klassifikationsmodells
**{{color text="E. Literaturhinweise:" c="#00386a"}} **
Vorlesungskript "Mobile & eingebettete Intelligenz, Prof. Martin Golz, Dr.-Ing. David Sommer, Hochschule Schmalkalden
**{{color text="F. Wiki-Artikel:" c="#00386a"}} **
(WIP)
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