MIN-Faculty
Department of Informatics
Scene analysis and visualization (SAV)

Infoseite zu dem Bildverarbeitungsprojekt (Do 14-18) im WiSe 2010/11 Teil 2

Ablauf des Projektes:

Die ersten Wochen werden wir mit der Einführung in Phyton, IPython, PIL, SciPy, NumPy und Matplotlib verbringen. Dabei werden wir bereits während des Lernens der Programmiersprache erste Bildverarbeitungsalgorithmen erarbeiten.: Im Anschluss daran werden mit Hilfe wissenschaftlicher Texte und eigener Interessen Konzepte und Algorithmen entwickelt, um diee verschiedenen Themengebiete zu untersuchen.

Materialien zur Fernerkundungsaufgabe

Das folgende Paper soll hierbei als Grundlage dienen:

J. Kohlus and M. Gade. A Spaceborne View at Archeological Sites on Intertidal Flats on the German North Sea Coast.
In: Proceedings of Oceans from Space 2010. V. Barale and J. Gower (Eds.). 2010

Ihr findet das Paper zusammen mit einem Beispielbild zum Ausprobieren unter dem scratch-Verzeichnis:
(Finder: "Gehe zu" -> "mit Server verbinden") smb://rzt2000/unixscratch/seppke/bv-proj10

Materialien zu Python (PDF-Download)

Dokumentation

Allgemeine Dokumentationsseite zur Python-Programmiersprache: http://www.python.org/doc/

Tutorials

Das offizielle Tutorial zum Einstieg in Python: http://docs.python.org/tutorial/

Eine Kurzanleitung mit vielen Beispielen: http://www.intuit-symbiosis.org/computing/?uid=9

Kurz und knapp: Learn Python in 10 minutes: http://www.korokithakis.net/tutorials/python

Einfache Programme, die Python-Lösungen für verschiedene Probleme zeigen: http://wiki.python.org/moin/SimplePrograms

Lehrvideos

Screencasts (Bildschirm-Mitschnitte): http://showmedo.com/videos/python

Bücher

Einsteiger: Dive into Python (online): http://diveintopython.org/

Einsteiger: Learning Python / Einführung in Python: Inf. Bibliothek, Code P LUT

Materialien zu IPython

Homepage von IPython: http://ipython.scipy.org

Übersicht über die wichtigsten Befehle: http://ipython.scipy.org/doc/manual/html/interactive/tutorial.html

„Kochbuch“ mit vielen vielen Beispielen: http://ipython.scipy.org/moin/Cookbook

Materialien zu Python Imaging Library (PIL)

Homepage des PIL-Projektes: http://www.pythonware.com/products/pil/

Offizielles Handbuch (Online Ausgabe, auch als PDF verfügbar, s.o.): http://www.pythonware.com/library/pil/handbook/index.htm

Das darin enthaltene, offizielle Tutorial: http://www.pythonware.com/library/pil/handbook/introduction.htm

Materialien zu Matplotlib

Homepage des Matplotlib-Projekts: http://matplotlib.sourceforge.net/

Offizielle Dokumentation: http://matplotlib.sourceforge.net/contents.html

Beispiele zur Anzeige von Bildern:
http://matplotlib.sourceforge.net/examples/pylab_examples/image_demo.html,
http://matplotlib.sourceforge.net/examples/pylab_examples/image_demo2.html,
http://matplotlib.sourceforge.net/examples/pylab_examples/image_demo3.html

Allgemeine Materialien zu SciPy und NumPy

Homepage des SciPy / NumPy Projekts: http://www.scipy.org

Offizielle Dokumentationen: http://docs.scipy.org/doc/

„Kochbuch“ mit vielen vielen Beispielen: http://www.scipy.org/Cookbook

Verzeichnis aller weiteren Tutorials, eBooks und weiterführenden Dokumentationen: http://www.scipy.org/Additional_Documentation

Materialien speziell zu SciPy

Offizielles Tutorial: http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/tutorial/

Wiki-Tutorial: http://www.scipy.org/SciPy_Tutorial

Einige wenige Bespiele: http://www.scipy.org/scipy_Example_List

Materialien speziell zu NumPy

Offizielles Tutorial: http://www.scipy.org/Tentative_NumPy_Tutorial

Übersicht aller Funktionen (kategorisiert): http://www.scipy.org/Numpy_Functions_by_Category

Übersicht aller Funktionen jew. mit Beispielen (alphabetisch,Achtung: lange Ladezeit): http://www.scipy.org/Numpy_Example_List_With_Doc