Unterschiede

Hier werden die Unterschiede zwischen zwei Versionen angezeigt.

--- grundlagen_der_bildverarbeitung [2024/01/20 08:37] – [Das RGB System und Java] torsten.roehl
+++ grundlagen_der_bildverarbeitung [2024/01/21 17:06] (aktuell) – [Pixelzahl eines Bildes] torsten.roehl
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-Jeder Bildpunkt besitzt einen Farbwert. Die Menge aller Farbwerte wird mit W bezeichnet.\
+Jeder Bildpunkt besitzt einen Farbwert. Die Menge aller Farbwerte wird mit W bezeichnet.
 Ein digitalisiertes Bild (b) ist eine Abbildung, bei der jeder Bildpunkt aus der Menge M des Bildbereiches einen Farbwert zugewiesen bekommt.
 <note important>
-Definiton: Digitalisiertes Bild:  b: M → W\\
+**Definiton**: Digitalisiertes Bild:  b: M → W\\
 M ist der Bildbereich\\
 W ist die Menge aller Farbwerte</note>
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   * ''Color WEISS = Color(255,255,255)''
-==== Überschrift ====
+==== Color-Objekt  ====
-Ein Color-Objekt ist 32 bit groß. Das letzte Byte, der α-Wert, ist die Transparenz (Deckkraft).
+Ein **Color-Objekt** ist 32 Bit groß. Das letzte Byte, der α-Wert, ist die Transparenz (Deckkraft).
+|@red:<WRAP><color #ffffff>**Bit: 0-7  Rot-Wert   Wertebereich 0-255**</color></WRAP>|@green:<WRAP><color #ffffff>**Bit: 8-15  Grün-Wert   Wertebereich 0-255**</color></WRAP>|@blue:<WRAP><color #ffffff>**Bit: 16-23  Blau-Wert   Wertebereich 0-255**</color></WRAP>|<WRAP>Bit: 24-31  Transparenz (Deckkraft)</WRAP>|
+|Aufbau **java.awt.Color-Objekt** ||||
+==== FSG-Bibliothek: Laden & Anzeigen eines Bildes  ====
+Das folgende Programm lädt ein Bild und zeigt es innerhalb eines Fensters an.
+<Code Java linenums:1>
+import de.informatics4kids.Picture;
+import de.informatics4kids.PictureViewer;
+public class Viewer {
+    public static void main(String[] args) {
+        // Bild erstellen und öffnen
+        Picture pic = new Picture("/home/student/testbild.jpg");
+        //Viewer verfügbar machen
+        PictureViewer viewer = new PictureViewer(pic.getPicture());
+        //Bild anzeigen
+        viewer.show();
+    }
+}
+</Code>
+|{{ :inf:java:hund.jpg? |}}|
+|Das Bild aus dem obigen Programmbeispiel angezeigt mit der PictureViewer Klasse.|
 ===== Rot-, Grün-, und Blaubilder =====
+Aus dem obigen Bild lässt sich ein Rotbild erzeugen, indem von jedem Pixel der Farbwert ermittelt und der Rotanteil bestimmt wird. Anschließend wird der Farbwert des Pixels durch ein Color-Objekt ersetzt, das nur den ermittelten Rotanteil enthält.
+Das folgende Programm demonstriert dies Anhand des Pixels an der Position x = 4 und y = 5.
+Der erste Pixel hat die Position (0,0) und befindet sich oben links im Bild.
+<Code Java linenums:1>
+import java.awt.Color;
+import de.informatics4kids.Picture;
+public class Main {
+    public static void main(String[] args) {
+        // testbild.jpg öffnen
+        Picture pic = new Picture();
+        pic.open("/home/student/Bilder/testbild.jpg");
+        // leere Kopie erzeugen
+        Picture rotBild = new Picture(pic.widthX(), pic.heightY());
+        // Farbe auslesen und neu erzeugen
+        Color farbe = pic.getColor(3, 4);
+       // nur rote Komponente einfügen!
+        Color rot = new Color(farbe.getRed(), 0, 0);
+        // Farbe setzen
+        rotBild.setColor(3, 4, rot);
+    }
+}
+</Code>
+Durchläuft man alle Pixel des Bildes und speichert immer nur eine Farbkomponente ab, erhält man Rot- ,Grün- oder Blaubilder. Auf diese Weise wurden die "bunten Hunde" erzeugt.
+|{{ :inf:java:hunde.png? |}}|
+|<color #ed1c24>Rot-</color> ,<color #22b14c>Grün-</color> und <color #00a2e8>Blaubilder</color> enthalten jeweils nur einen Farbwert des Orginalbildes.|
 ===== Histogramme =====
+Das Bild des roten Hundes besteht lediglich aus roten Farbwerten.  Mit der Java Methode getRed()  lässt sich der  Farbwert  jedes Bildpunktes (Pixel) auslesen und liefert einen Wert  im Bereich von 0-255.  Wird nun auf der X-Achse die Menge aller möglichen Farbwerte (0-255) und auf der dazugehörigen y-Achse jeweils, wie oft  ein spezieller Farbwert im Bild gefunden wurde, aufgetragen, dann entsteht ein Histogramm.
+|{{ :inf:java:histogramm.png? |}}|
+|Histogramm des roten und grünen Hundes (siehe vorherigen Abschnitt).  Auf der y-Achse lässt sich ablesen, wie oft ein einzelner Farbwert  im jeweiligen Bild vorhanden ist. Wenn man alle Werte der Y-Achse durch den größten vorhandenen Wert teilt, dann liegen die Häufigkeiten zwischen 0 und 1. Dies nennt man Normierung.|
+Ein Histogramm **h** eines Bildes **b** ist eine Abbildung von der Menge **W** des Farbbereichs auf das Intervall [0,1].  Derjenige Farbwert  **(g)**, der am häufigsten vorkommt, erhält den Wert 1. Ein Farbwert, der überhaupt nicht vertreten ist, würde den Wert 0 zugewiesen bekommen.
+<note important>
+**Definition**:  Histogramm h
+$$h:W \rightarrow [0,1]$$
+  * W: Farbbereich
+  * [0,1] Zahlenintervall von 0 bis 1.
+mit
+$$h(g)=\frac{\text{Menge aller Pixel mit dem Farbwert g}}{\text{Gesamtpixelzahl des Bildes}}$$
+</note>