Processing 04
Processing 04
In diesem Tutorial werden wir uns ansehen, wie wir mit einem Live-Bild arbeiten können. Glücklicherweise haben die neuesten Notebook-Computer eigebaute Web-Kameras und wir können deren Informationen direkt verwenden.
Kamerabild auslesen
In einem ersten Schritt wollen wir das Kamerabild auslesen und auf der Zeichenfläche darstellen. Dazu verwenden wir die Video Libary, welche schon n der Standart-Installation von Processing enthalten ist.
Um die Kamera auszulesen importieren wir die Libary und deklarieren einen Namen
import processing.video.*;
Capture video;
Im
setup() initialisieren wir die Library und starten die Aufnahme
video = new Capture(this, width, height, 30);
video.start();
Im
draw() fragen wir ab, ob ein neuer Frame vorhanden ist und lesen diesen dann ein
if (video.available())
{
video.read();
}
Zum Schluss zeichnen wir das Bild auf die Zeichenfläche
image(video, 0, 0);
Filter und Video
Grundsätzlich lassen sich alle Filter und Effekte, welche wir auf statische Bilder angewendet haben auch auf Video-Sourcen anwenden. Im folgenden ein Paar Beispiele.
Das Beispiel "P04_2_Video_Kamerabild_Pixelate" verwendet den gleichen Filter wie im Beispiel "P03_7_Pixels_Pixelate" und löst das Bild gröber auf.
Beispiel "P04_3_Video_Kamerabild_Threshold" arbeitet wieder mit einem Grenzwert und zeigt die Pixel entweder Schwarz oder Weiss dar (vrgl. Beispiel "P03_9_Pixels_Threshold").
Weitere Filter
Für Bilder gibt es auch schon eine Menge von vorgefertigten Filtern. Diese können unter diesem
LINK gefunden werden.
Spiegeln?
Je nach Anwendung kann es von Vorteil sein, wenn man das Bild spiegelt. Vor allem bei Interaktionen vor einem Bildschirm macht dies Sinn. Im Beispiel "P04_4_Video_Kamerabild_spiegeln" ist gezeigt wie es geht. Im Prinzip drehen wir das komplette Video horizontal um 180°. Dies machen wir mit
pushMatrix();
scale(-1,1);
image(video, -width, 0);
popMatrix();
Background Subtraction
Wollen wir beispielsweise Bewegung auf einem Bild erkennen, so ist es hilfreich eine Art "Green-Screen" zu haben, welcher dann nur die Bereiche zeichnet, welche sich verändern. Dies erreichen wir mit einem sog. Background-Removal oder Background-Substraction. Dazu vergleichen wir ein statisches Referenzbild mit einem Live-Bewegtbild. Wenn die Differenz zwischen beiden Bildern (und damit die Differenz der Farbwerte an der Selben Stelle) grösser ist als ein bestimmter Schwellenwert, können wir davon ausgehen, dass an diesem Punkt Bewegung stattfindet. Leider muss man als Abstrich sagen, dass die automatische Helligkeitskorrektur der iSight Kamera sich schlecht für diese Methode auswirkt.
Hellster Punkt?
Für die direkte Steuerung eines Interfaces kann es hilfreich sein, zu wissen, wo sich der hellste Punkt in einem Bild befindet. Das Beispiel "P04_6_Video_Kamerabild_Hellster_Punkt" zeigt wie es geht. Dazu wird ein PVector erstellt und eine Variable, welche den jeweils hellsten Wert für das aktuelle Frame beinhaltet. Durch das Vergleichen der Helligkeitswerte im ganzen Frame kann sehr schnell der Hellste Punkt bestimmt werden.
Farbtracking
Weiteres:
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Video - Referenz auf processing.org