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Der Scanner selbst besteht aus einer Kamera und einem Beamer, der auf das zu scannende Objekt mehrere Lichtstreifen projiziert. Wir hatten einen Prototypen von der Hochschule gestellt bekommen, den wir während der gesamten Projektlaufzeit benutzen konnten. Während eines Scanvorgangs wird für jedes projizierte Streifenmuster eine Fotoaufnahme des Objekts gemacht und anschließend ein Graustufenbild erzeugt, wie man es im Screenshot der GUI links oben sehen kann. Den Scanvorgang selbst kann man sich im folgenden Bild ansehen:

Kompletter Scanvorgang

Nach dem Scan findet dann die eigentliche Rekonstruktion statt, die in unserer Implementierung abhängig von der Aufnahme zwischen 40-60 Sekunden dauert. Die gewonnenen 3D-Punkte müssen dann noch miteinander vernetzt werden. Schaut man sich das Ergebnis ohne die Vernetzung an, sieht das ungefähr so aus:

Punktwolke der Aufnahme

Die Rekonstruktion mit Vernetzung sieht man ebenfalls in der GUI links oben im Artikel. Insgesamt war diese Veranstaltung sicherlich eines der Highlights in diesem Semester.

Als ich endlich mal durchgekommen bin, konnte man sich im Webshop von RS Components lediglich “Interesse an einem Kauf bekunden”. Die Bestellung war leider nicht möglich. Mehr Glück hatte ich auf der Farnell Seite: Ich hab bis kurz vor halb neun durchgehalten und konnte in mehreren Anläufen schließlich ein Kundenkonto eröffnen und den Raspberry Pi erfolgreich vorbestellen. Yay

Jetzt hoffe ich nur, dass das Teil auch schnell geliefert wird. Einen konkreten Einsatzzweck hab ich noch gar nicht, da das stark von der Leistung des Raspberrys abhängt. Ich freue mich aber jetzt schon über ein neues Spielzeug und die vielen Möglichkeiten, die sich mit so einem Taschencomputer auftun.

Da meine beiden kleinen Apps bisher ebenfalls nicht mit gutem Beispiel vorangehen, habe ich mich mal etwas näher mit der Android Fragment API beschäftigt. Die Idee dahinter ist schnell erklärt: Statt bisher einer Activity hat man nun eine FragmentActivity, die wiederum eine oder mehrere Fragments beinhaltet. Für ein Smartphone bietet sich nun an, je FragmentActivity ein Fragment darzustellen. Bereits veröffentlichte (oder geplante) Apps lassen sich damit komplett auf Fragments portieren, ohne etwas am Design, Aufbau oder der Interaktion der App etwas zu ändern. Um dieselbe App nun auf Tablets zu portieren, passt man den Aufbau der App (also die entsprechende XML-Datei der FragmentActivity) dahingehend an, dass man je nach Größe, eben zwei oder mehrere Fragments pro FragmentActivity anzeigt.

Ein häufig anzutreffendes Beispiel ist die Listenansicht innerhalb einer Activity: Klickt der Benutzer auf ein Listenelement geht eine neue Activity auf mit dem Verweis des geklickten Elements. Auf einem Tablet ist genug Platz, um neben der Liste einen Bereich anzuzeigen, der den Inhalt des aktuellen Listenelements anzeigt.

Da das Konzept von Fragments am Anfang etwas verwirrend sein kann, hab ich auf GitHub ein minimales Minimalbeispiel gebaut, was eine einfache Liste darstellt und eine zweite Ansicht mit dem Inhalt jedes Listenelement zeigt.

Dabei hat er keine Mühen und die Sponsoren keine Kosten gescheut, um wieder eine ganze Liste an netten kleinen Geschenken zu organisieren, die unter allen Teilnehmern verlost werden.

Das “interessanteste” Geschenk dürfte hierbei sicher der Knaller-PC der Firma Cirrus7 sein. Da sich dieser Rechner ganz wunderbar auf meinem Schreibtisch machen würde, habe ich ebenfalls an der Verlosung teilgenommen und schäme mich natürlich nicht, meine Gewinnchancen zu maximieren, in dem ich diesen Blogbeitrag über die ganze Aktion hier verfasse und dabei fünf weitere Gewinnlose einheimse

Hier nochmal der Link zu der Aktion: http://linuxundich.de/de/allgemein/die-grose-linux-und-ich-weihnachtsverlosung-2011/

Der aktuelle Stand sieht so aus wie in den Screenshots, die ich in dem Beitrag hier verlinkt habe. Die einzelnen Podcasts besorge ich mir aus dem Miro Podcastverzeichnis, die für Drittanwendungen eine API anbieten, um auf die dort gelisteten Podcasts zuzugreifen und zu abbonieren. Im Prinzip ist die App bereits fertig und muss nur noch “rund” gemacht werden. Dazu zählt intensives Testen der Anwendung und eben die vorher erwähnte Gestaltung eines Icons und diverser UI-Elemente.

Nach meinen positiven Erfahrungen mit SparkleShare hinsichtlich kollaborativer Zusammenarbeit (Pleonasmus-Alarm) überlege ich derzeit, ob ich das Repository, was sowieso schon auf github.com liegt, nicht auch frei gebe. Bleibt für mich bloss die Frage, wer denn Lust hätte (freiwillig) sich mit UI-Design zu beschäftigen?

Was ist SparkleShare?

SparkleShare ist vergleichbar mit dem bekannteren Dropbox, also einem Onlinedienst, mit dessen Hilfe man Dateien in einen bestimmten Ordner auf seinem Computer schiebt und diese dann über mehrere Computer, Tablets und Smartphones hinweg synchronisieren kann. Der Vorteil von SparkleShare ist, dass man für die Synchronisation einen eigenen Server benutzen kann und damit (zumindest theoretisch) die volle Kontrolle über seine Daten behält.

Ich bin da der gleichen Meinung wie beispielsweise Dirk Deimeke, der gerne mal verlauten lässt, dass fremdgehostete Dienste grundsätzlich eine schlechte Idee sind. Wie man seinen eigenen Server mit SparkleShare aufsetzt wird hier näher erklärt. Die von mir geschriebene Android-App benutzt die SparkleShare-Erweiterung Dashboard. Wer also seine Dateien bequem von seinem Android-Smartphone aus durchsuchen möchte, sei ebenfalls auf ein kleines Tutorial hier verwiesen.

Damit das ganze in Zukunft einfach zu installieren und zu benutzen ist, hab ich Hylke, den Entwickler von SparkleShare, schon darauf angehauen, dass Dashboard direkt mit SparkleShare ausgeliefert wird, so dass man im Idealfall mit ein paar Befehlen auf der Kommandozeile seinen eigenen SparkleShare Server aufsetzen kann.

Exportfunktion in Version 1.2 von Objectify

Daneben habe ich noch die Ansicht der 3D-Modelle verbessert. Die Textur ist jetzt (bei dunklen Eingangsfotos) heller, so dass man einzelne Details besser erkennen kann. Außerdem gibt es in den Einstellungen jetzt die Möglichkeit, die Eingangsbilder zu glätten. Das führt meist zu “glätteren” Modellen, reduziert aber auf der anderen Seite die sichtbaren Details.

Das nächste Feature, was es voraussichtlich in die nächste Version 1.3 schaffen wird, ist der Import von OBJ-Dateien. Ich werde das so implementieren, dass diese Funktion dann auch anderen Apps, die auf dem Smartphone installiert sind, zur Verfügung steht. Sobald ich herausgefunden habe, welchen MIME-Type OBJ Dateien haben, kann man sich auch Modelle in diesem Format auf das Smartphone laden und dann ebenfalls mit dem in Objectify eingebauten Viewer anschauen.

Die App nutzt die Frontkamera und das Display des Smartphones, um das zu fotografierende Objekt von verschiedenen Seiten zu beleuchten und aus den gewonnen Informationen die Oberflächengeometrie zu rekonstruieren.

In der ersten veröffentlichten Version lassen sich 4-9 Fotos schießen, um ein 3D-Objekt zu rekonstruieren. In den folgenden Versionen werde ich noch verschiedene Exportmöglichkeiten wie obj einbauen, um das 3D-Objekt auch mit anderen Programm öffnen zu können. Ein Export nach (animierter) Gif-Grafik steht ebenfalls auf der TODO-Liste.

Die Rekonstruktion der Oberflächengeometrie funktioniert über ein sogenanntes Photometric Stereo Verfahren und ist am besten in sehr dunklen Umgebungen. (Wer diese App also tatsächlich kaufen und ausprobieren möchte, sollte sich zuvor in einen dunklen Raum begeben, um das beste Ergebnis zu erhalten).
Auf meinem Schreibtisch liegen aber schon einige Publikationen, die dieses Verfahren auch in Echtzeit beschreiben. Das ist daher (neben den bereits beschriebenen Updates) der nächste Schritt für mich: 3D-Rekonstruktion in Echtzeit, yeah

Die App ist derzeit sowohl im AndroidPIT-Market, als auch im offiziellen Android-Market von Google erhältlich. Einfach auf die Badges hier klicken, um in den jeweiligen Market zu gelangen.

Ich werde das zum Anlass nehmen mich mal an einem eigenen Podcast-Client für Android zu versuchen, da alle, die ich bisher ausprobiert habe mindestens unter dem eben angesprochenen Problemen litten und daher Downloads manchmal nicht richtig klappten.
Das Programm wird dann zwar für 2.3 geschrieben und damit wohl nur auf wenigen Smartphones laufen (bisher), aber ich brauche endlich eine gute mobile Lösung um Podcasts zu hören.

import sys, random

if __name__ == "__main__":
    durchgaenge = int (sys.argv[1])
    anzImKreis = 0
    for i in range(durchgaenge):
        x, y = random.random(), random.random()
        if x**2+y**2 <= 1:
            anzImKreis += 1;

    print "Pi = ", (4.0*anzImKreis)/durchgaenge

Und die dazugehörige Ausgabe mit Parametern:

$ python pibest.py 100
Pi =  3.0
$ python pibest.py 1000
Pi =  3.148
$ python pibest.py 10000
Pi =  3.1508
$ python pibest.py 100000
Pi =  3.14156
$ python pibest.py 1000000
Pi =  3.144532
$ python pibest.py 10000000
Pi =  3.1420184

Wäre ich Mathematiker, könnte ich nun zeigen, dass bei unendlich vielen Durchläufen die Kreiszahl Pi beliebig genau berechnet werden kann. Ich belasse es besser dabei und beende diesen Artikel mit einem passenden Zitat:

Wer sich nicht mehr wundern kann, ist seelisch bereits tot.

Albert Einstein