Als Schlüsselelement für ein neues Produkt benötigte unser Kunde ein System zur Merkmalsextraktion aus Bildern. Dieses sollte für Benutzer möglichst einfach und kostengünstig sein, am besten auf seinem Smartphone und der darin integrierten Kamera. Selbst verfügt der Auftraggeber nicht über Bildverarbeitungs- oder Signalverarbeitungs-Ressourcen für eine solche Entwicklung.
Der Kunde erhielt am Schluss des iterativ durchgeführten Innovationsprojektes eine App, welche dem Benutzer die Extraktion der gewünschten Merkmale mit Hilfe der Smartphone-Kamera erlaubt, einfach und schnell. Und eine Entwicklungsumgebung, welche die Anpassung an neue Wünsche der Benutzer effizient möglich macht, v.a. auch deren Validierung.
Die Phasen, welche von der reinen Idee zur App führten waren folgende:
Da die grundlegende Machbarkeit der Produktidee nicht klar war, wurde zuerst mit wenig Aufwand ein Funktionsmuster auf dem PC implementiert. Dieses konnte gespeicherte Bilder verarbeiten und zeigte, dass die Funktion grundsätzlich realisiert werden kann. Die erste Lösung wurde für Batch Tests erweitert, so dass die Algorithmen und deren Parameter an hunderten von realen Bildern geprüft und optimiert werden können.
Im nächsten Schritt ging es darum, die Umsetzung im Mobile zu demonstrieren. Zuerst wurde der Rechenaufwand für den Algorithmus abgeschätzt und abgeklärt, dass ein Smartphone genügend schnell ist. Im Demonstrator rechnete noch immer der PC die Algorithmen, aber er bekam über WLAN die Bilder von einem Smartphone und gab die Resultate zur Darstellung an dieses zurück. Als so das Benutzererlebnis geklärt war, wurde die Leistungsfähigkeit des Gesamtalgorithmus optimiert, wieder im Batch-Verfahren validiert und dann als App für Android und iOS implementiert.
Projektumfang
- Spezifikation & Planung
- Implementation
- Software-Entwicklung
Kompetenzen und Technologien
Die Testumgebung auf dem PC ist mit OpenCV und Python für schnelle Änderungen ausgelegt. Die App ist in C# mit Xamarin für Android und iOS implementiert, wobei der Kern-Algorithmus mit OpenCV und C++ auf schnelle Durchlaufzeit optimiert wurde.
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