Die Bedeutung der automatisierten Mustererkennung wächst ständig. Anwendungen reichen von der ermüdungsfreien Qualitätskontrolle tausender Gummidichtungen über die Auswertung medizinischer Aufnahmen bis zu Zukunftsvisionen von Robotern, die gelben Müll trennen. Im Praktikum werden Verfahren vorgestellt, mit denen man Bilddaten so bearbeiten kann, dass die Inhalte des Bildes erkannt und beurteilt werden. Die Schüler begegnen Methoden z. B. zur Trennung von Objekten und Hintergrund, zum Erkennen von Kanten und anderen Merkmalen.

Dauer: zwei Doppelstunden

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