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Vom Pixel zur Wahrnehmung der Maschine — Bildkodierung, Filter, Beleuchtung, Tiefensehen und KI-Skills live
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Tausende orientierte, weiche Farb-Gaußverteilungen werden projiziert und geblendet („gesplattet") — kein Ray-Marching, daher Echtzeit. Umschalten Splats ↔ gerendert zeigt: aus vielen anisotropen Blobs entsteht eine fotorealistische, umfliegbare Szene. Das, was NeRF ablöste.
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Ein 3×3-Kernel wandert animiert über ein Testbild, während eine Lupe die 9 Multiplikationen und die Summe jeder Faltungsposition live vorrechnet und rechts die Feature-Map entsteht. Acht klassische Filter-Presets (Sobel, Laplace, Sharpen …) sind frei editierbar; der Modus „Gelernte Filter" zeigt typische trainierte First-Layer-Kernel eines CNN — dieselbe Mechanik, aber gelernt statt von Ingenieuren entworfen.
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Die sechs Foundational Skills der Computer Vision live im Browser: Klassifikation (MobileNet), Objektdetektion (COCO-SSD), Personen-Segmentierung (BodyPix), Pose Estimation (MoveNet), monokulare Tiefenschätzung (Prinzip-Demo) und OCR (Tesseract) — wahlweise auf der eigenen Webcam oder auf generierten Logistik-Szenen, inklusive zweier Challenges zum Skill-Matching.
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Interaktives Machine-Vision-Labor: Ein metallisch glänzendes Prüfobjekt mit Prägung, feinem Kratzer und Schmutzfleck unter sechs industriellen Beleuchtungsarten (Ringlicht, Domlicht, Dunkelfeld, Hellfeld, Durchlicht, Linienlicht). Eine Inspektionskamera zeigt live das Graustufen-Prüfbild, und ein pixelbasierter Sichtbarkeits-Score macht erlebbar, dass die Beleuchtung über die Machbarkeit der Prüfaufgabe entscheidet.
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Die Szene als Funktion statt als Mesh: Ein kleines Netz liefert für jeden Raumpunkt Farbe und Dichte. Ein Strahl wird durch das Volumen marschiert, die Proben werden zu einem Pixel aufintegriert. Neue Blickwinkel entstehen berechnet — inklusive blickabhängigem Glanz.
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Aus vielen Fotos wird 3D: Ein Kranz von Kameras trianguliert denselben Merkmalpunkt aus verschiedenen Blickwinkeln, eine Punktwolke wächst. Umschaltbar matt/spiegelnd/transparent — bei glänzenden und gläsernen Flächen zerfällt die Rekonstruktion sichtbar. Motivation für Neural Rendering.
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Vom Bild zur Zahlenmatrix: Ein prozedural erzeugtes Hafen-Sonnenuntergangsbild lässt sich stufenlos bis auf Einzelpixel-Ebene zoomen, wo jede Zelle ihren gespeicherten Zahlenwert zeigt. Bit-Tiefe (1/4/8/24 Bit RGB) ist live umschaltbar mit Schwellwert-Slider, R/G/B-Kanal-Toggles und mitgerechneter Dateigröße; ein Klick pinnt ein Pixel und zeigt Dezimal-, Hex- und Binärwert.
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Interaktive 3D-Szene zum maschinellen Tiefensehen: Im Stereo-Modus zeigen zwei Kameras mit einstellbarer Baseline live linkes/rechtes Bild plus Tiefenkarte, und die Disparität d = f·B/z wird am markierten Objekt als Pixel-Versatz sichtbar. Im ToF-Modus senden animierte Lichtpulse Echos zurück und bauen die Tiefenkarte Objekt für Objekt aus den Laufzeiten auf.
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