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Bildverarbeitungs-Anwendungen mit MeVisLab, Teil 1

Praxis & Tipps | Praxis

Bildverarbeitungs-Algorithmen holen Informationen aus Digitalbildern – etwa, was die Münzen auf einem Foto zusammen wert sind oder wie viele Bohrungen ein Platinenlayout enthält. Aus den fertigen Modulen von MeVisLab baut man auch ohne Programmierkenntnisse solche Spezialanwendungen selbst zusammen.

Die digitale Bildverarbeitung ist in Industrie und Wissenschaft ein etabliertes Werkzeug: Computer analysieren Bilder nach vorgegebenen Kriterien und helfen damit in der Produktion bei der Qualitätssicherung und in der Medizin, eine Diagnose zu finden. Privatanwendern ist die Bildverarbeitung wahrscheinlich schon bei ihrer Fotoverwaltungssoftware begegnet, die in der eigenen Bildersammlung Gesichter erkennt.

Wer in das spannende Gebiet der digitalen Bildverarbeitung selbst einmal hineinschnuppern will, muss kein Programmierexperte sein: Beim hier vorgestellten Framework MeVisLab wählen Sie die gewünschten Operationen als Modul aus einer umfangreichen Bibliothek aus und fügen sie in einer grafischen Entwicklungsumgebung zu kompletten Anwendungen einschließlich Bedienoberfläche zusammen. Damit eignet sich das Paket gleichermaßen für interessierte Einsteiger wie für Profis, die mal eben schnell einen Prototypen für eine spezielle Bildverarbeitungs-Anwendung brauchen.

Die Beispiele in diesem Artikel kommen ohne zusätzlichen Code aus; sie lassen sich vollständig aus Elementen der Standardbibliothek zusammenbauen. Ambitionierte Entwickler können diese aber auch in C++ erweitern oder aus dem Framework heraus Python- oder JavaScript-Code aus externen Skripten aufrufen, benötigen dazu allerdings eine kostenpflichtige Lizenz.

Stein auf Stein

MeVisLab baut auf ein striktes Modulkonzept: Sämtliche enthaltenen Algorithmen und Funktionen werden grafisch durch Module repräsentiert, die man auf einer Arbeitsoberfläche anlegt, arrangiert und zu Netzwerken verbindet. ...

MeVisLab

Die hier verwendete und vorgestellte Software MeVisLab ist von Haus aus für die professionelle medizinische Bildverarbeitung gedacht. Sie wird in Kooperation des Fraunhofer-Instituts für bildgestützte Medizin MEVIS in Bremen und der kommerziellen Ausgründung MeVis Medical Solutions AG entwickelt. Für den akademischen und nichtkommerziellen Einsatz steht das Paket kostenlos zur Verfügung („MeVisLab SDK Unregistered“, Download siehe c’t-Link am Ende des Artikels). Die Anwendung läuft unter Windows, Mac OS X und Linux. Alle hier vorgestellten Beispiele können mit der kostenlosen Version umgesetzt werden.

Eine Lizenzierung schaltet weitere Funktionen frei, etwa den Aufruf von externem und mehrzeiligem Python- oder JavaScript-Code. Hierüber lässt sich MeVisLab beispielsweise von seinem Kerngebiet der Bildverarbeitung lösen und als Rapid-Protoyping-Werkzeug für Python- oder JavaScript-Anwendungen nutzen. Einen Ausblick darauf bietet das in der Standardinstallation enthaltene Demo-Modul MatplotlibMDLExample, das die Python-Bibliothek Matplotlib einbindet (http://matplotlib.org/). Auch das Element WebView ist vielseitig nutzbar, denn es stellt eine komplette Web-Engine bereit. Sie baut auf die Open-Source-Engine WebKit (http://www.webkit.org/) auf, die auch in Apples Safari oder Googles Chrome steckt. Ihre vielfältigen Anwendungsmöglichkeiten demonstriert das Modul TestWebView.

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c't 22/2014, Seite 158 (ca. 6 redaktionelle Seiten)
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Artikel-Vorschau
  1. Stein auf Stein
  2. Weichzeichnen
  3. Gut verkabelt
  4. Löcher zählen
  5. Stufe um Stufe
  6. Lochmuster
  7. Robustes Netz
  8. Reichts für ein Eis?
  9. Blau machen
  10. Münzprüfer
  11. Parallele Stränge
  12. Empfindlich
  13. In die dritte Dimension
  14. MeVisLab

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  • Das Netzwerk zum Addieren aller Werte von Euromünzen auf einem Bild ähnelt einem Baum: Im Stamm beginnt die Bildverarbeitung – hier wird der Hintergrund herausgefiltert. Dann fächert sich die Krone in acht Äste auf, die einzelne Münzarten erkennen. Der Ast links oben visualisiert das Ergebnis, in der Mitte oben kann man später die Summe ablesen.
  • Die absolute Größe einer 1-Euro-Müze (Fläche in Pixeln) wird für jedes Eingangsbild neu berechnet.
  • Das Modul CalcBorders1Euro berechnet die minimale und die maximale Größe eines 1-Euro-Stücks und leitet beides an das Modul Filter1Euro weiter.

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Infos zum Artikel

Kapitel
  1. Stein auf Stein
  2. Weichzeichnen
  3. Gut verkabelt
  4. Löcher zählen
  5. Stufe um Stufe
  6. Lochmuster
  7. Robustes Netz
  8. Reichts für ein Eis?
  9. Blau machen
  10. Münzprüfer
  11. Parallele Stränge
  12. Empfindlich
  13. In die dritte Dimension
  14. MeVisLab
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