Erste Funktionen in den Klassen implementiert; Erste Test gemacht. Ergebnisse noch nicht zufriedenstellend. Auch Implementierung einer Scrollbar nötig!!
Um den Grad der Faarbblindheit korrekt zu Simulieren, muss ein Widget eingebaut werden, welches den prozentualen Anteil der Differenz zwischen Simulation und echtem Wert vergleicht und mit dem ausgewählten Wert (z. B. 80%) neu gewichtet.
Um den Grad der Faarbblindheit korrekt zu Simulieren, muss ein Widget eingebaut werden, welches den prozentualen Anteil der Differenz zwischen Simulation und echtem Wert vergleicht und mit dem ausgewählten Wert (z. B. 80%) neu gewichtet.
Durch die NumPy Funktion numpy.flipud konnte das RGB Array umgedreht, der Algorithmus des Papers angewendet und schließlich eine Rücktransformation der RGB Werte stattfinden. Die erhaltenen Bilder entsprechen nun den Erwartungen.
Anders als im Paper werden die RGB Werte nicht in der Reihenfolge Rot Grün Blau (RGB), sondern in OpenCV als Blau grün rot (BGR) abgespeichert.
Also ist ein e Funktion zum "Umdrehen" der Matrix nötig!
Anders als im Paper werden die RGB Werte nicht in der Reihenfolge Rot Grün Blau (RGB), sondern in OpenCV als Blau grün rot (BGR) abgespeichert.
Also ist ein e Funktion zum "Umdrehen" der Matrix nötig!
Trotz Anpassungen sind noch einige Verbesserungen nötig: Grauanteile, wo keine sein sollten treten auf. Die Berechnungsalgorithmen müssen überprüft werden.
Einfügen der allgemeinen Tranformationsmatrix T und der Inversen T^-1
Zwar hatten wir bereits die M_HPE und M_sRGB eincodiert, jedoch lassen sich beide Matrizen mit Multiplikation bereits zusammenfassen, was den Code übersichtlicher macht. Zudem reicht nach Gammakorrektur nun eine Matrixmultiplikation für die komplette Konvertierung aus!
Vor der eigentlichen Anwendung des Algorithmus müssen die Gammakorrekturwerte gefiltert und vor der Darstellung des bearbeiteten Bildes wieder hinzugefügt werden.
Max Sponsel
Maximilian Sponsel