Dane Vetter
Aktives Mitglied
Hallo zusammen,
ich habe bei der Bearbeitung meiner Aufnahmen der Sonnenfinsternis vom 12. August ein Problem gehabt, das vermutlich einige kennen, die Zeitraffer aus längeren Bildserien erstellen: Die Sonne sollte über alle Einzelbilder möglichst exakt an derselben Position sitzen. Ich hatte zwar während den Aufnahmen das Guiding drinnen, aber irgendwie hat da snicht ganz zuverlässig geklappt. Die Sonne wanderte zwar nicht raus, aber wirklich zentriert wurde sie auch nicht.
Bei einer vollständigen Sonnenscheibe ist das noch relativ einfach. Schwieriger wird es jedoch während der Finsternis. Wenn nur noch eine Sichel sichtbar ist, funktioniert eine einfache Schwerpunktbestimmung der hellen Bildbereiche nicht mehr. Der Schwerpunkt wandert zwangsläufig in Richtung der beleuchteten Seite, jedenfalls interpretiere ich da so aus meinem gezeigten Beispiel. Meine erste Anlaufstelle war dabei PIPP. Leider ließ sich damit keine zuverlässige Zentrierung erreichen. Besonders problematisch waren die Aufnahmen während der Sichelphase: Teilweise wurden die Bilder zusätzlich rotiert, wodurch die Sonne im Zeitraffer extrem und völlig unkontrolliert durch das Bild sprang. Auch mit verschiedenen Einstellungen und später mit Unterstützung der KI bei der Optimierung von PIPP konnte ich kein wirklich brauchbares Ergebnis erzielen.
Am Ende hat mir die KI die Hilfe angeboten, ein Script dafür zu machen. Ich war da etwas skeptisch ob das wirklich funktioniert, und war fast sicher, dass da nur Quatsch bei raus kommt. Ich habe dann aber trotzdem mal ChatGPT als auch später noch Claude mit dem Problem und einigen Beispielbildern gefüttert. Interessanterweise hatten beide relativ schnell einen passenden Lösungsansatz und konnten daraus ein Python-Programm erstellen. Und das wirklich spielend einfach. ChatGPT hat mir eine Batchdatei zum Download angeboten, in die ich einfach nur den Ordner mit den Aufnahmen ziehen musste. Claude habe ich über die Desktop Version den Zugriff auf den Ordner gestattet. Beide hatten dann einfach einen Unterordner mit den zentrierten Bildern erstellt.
Quelle: Claude Code
Der entscheidende Punkt war dabei, nicht den Schwerpunkt der sichtbaren Sonnenfläche zur Zentrierung zu verwenden, sondern den noch vorhandenen Sonnenrand geometrisch auszuwerten und daraus den ursprünglichen Kreis der Sonnenscheibe zu rekonstruieren. Dadurch lässt sich der tatsächliche Mittelpunkt der Sonne auch dann bestimmen, wenn ein großer Teil bereits vom Mond verdeckt ist.
Bei meiner Serie mit 272 Einzelbildern funktionierte das erstaunlich gut. Die Kreisbestimmung folgt sowohl bei der vollständigen Sonnenscheibe als auch während der Sichelphase grösstenteils sauber dem Sonnenrand und verschiebt anschließend jedes Bild auf einen gemeinsamen Mittelpunkt. Bei der ganz schmalen Sichel schwankt es noch leicht, vielleicht hätte man das noch weiter optimieren lassen können, aber für mich hat das so ausgereicht.
Was ich daran interessant finde:
Die KI hat die Bildbearbeitung natürlich nicht selbst „erfunden“. Kreisbestimmung, Kantenerkennung, Plausibilitätsprüfung usw. sind ja nichts neues in der Bildverarbeitung. Aber ohne eine Ahnung von Python und OpenCV zu haben, konnte ich mein konkretes Problem beschreiben, Beispielbilder zeigen und daraus innerhalb kurzer Zeit ein speziell auf meine Aufnahmen zugeschnittenes Werkzeug entwickeln lassen. Ich war echt etwas Baff.
Mir ist schon klar, das heute viele komplexe Programme per KI bauen lassen, nur ist das jetzt meine erste eigene Erfahrung damit im kleinen Umfang.
Ich habe dasselbe bewusst sowohl mit ChatGPT als auch mit Claude ausprobiert. Beide kamen zu brauchbaren Lösungen, teilweise mit etwas unterschiedlichen Herangehensweisen. Nach einigen Tests und Korrekturen funktionierten beide Ansätze grundsätzlich. Mal war es besser, mal schlechter, und es hat noch mal einen Versuch gebraucht.
Für mich ist das gerade bei solchen kleinen Spezialproblemen eine ziemlich interessante Anwendung von KI. Statt nach einer Software zu suchen, die exakt diese eine Funktion beherrscht, kann man sich ein passendes Werkzeug für die eigene Bildserie erstellen lassen.
Das wird jetzt einigen KI-Gegnern nicht so gefallen, aber ich wollte es hier trotzdem mal als Inspiration für den einen oder anderen zeigen. Für manch anderen ist das vielleicht auch schon nichts neues mehr.
Das Ergebnis:
ich habe bei der Bearbeitung meiner Aufnahmen der Sonnenfinsternis vom 12. August ein Problem gehabt, das vermutlich einige kennen, die Zeitraffer aus längeren Bildserien erstellen: Die Sonne sollte über alle Einzelbilder möglichst exakt an derselben Position sitzen. Ich hatte zwar während den Aufnahmen das Guiding drinnen, aber irgendwie hat da snicht ganz zuverlässig geklappt. Die Sonne wanderte zwar nicht raus, aber wirklich zentriert wurde sie auch nicht.
Bei einer vollständigen Sonnenscheibe ist das noch relativ einfach. Schwieriger wird es jedoch während der Finsternis. Wenn nur noch eine Sichel sichtbar ist, funktioniert eine einfache Schwerpunktbestimmung der hellen Bildbereiche nicht mehr. Der Schwerpunkt wandert zwangsläufig in Richtung der beleuchteten Seite, jedenfalls interpretiere ich da so aus meinem gezeigten Beispiel. Meine erste Anlaufstelle war dabei PIPP. Leider ließ sich damit keine zuverlässige Zentrierung erreichen. Besonders problematisch waren die Aufnahmen während der Sichelphase: Teilweise wurden die Bilder zusätzlich rotiert, wodurch die Sonne im Zeitraffer extrem und völlig unkontrolliert durch das Bild sprang. Auch mit verschiedenen Einstellungen und später mit Unterstützung der KI bei der Optimierung von PIPP konnte ich kein wirklich brauchbares Ergebnis erzielen.
Am Ende hat mir die KI die Hilfe angeboten, ein Script dafür zu machen. Ich war da etwas skeptisch ob das wirklich funktioniert, und war fast sicher, dass da nur Quatsch bei raus kommt. Ich habe dann aber trotzdem mal ChatGPT als auch später noch Claude mit dem Problem und einigen Beispielbildern gefüttert. Interessanterweise hatten beide relativ schnell einen passenden Lösungsansatz und konnten daraus ein Python-Programm erstellen. Und das wirklich spielend einfach. ChatGPT hat mir eine Batchdatei zum Download angeboten, in die ich einfach nur den Ordner mit den Aufnahmen ziehen musste. Claude habe ich über die Desktop Version den Zugriff auf den Ordner gestattet. Beide hatten dann einfach einen Unterordner mit den zentrierten Bildern erstellt.
Quelle: Claude Code
Der entscheidende Punkt war dabei, nicht den Schwerpunkt der sichtbaren Sonnenfläche zur Zentrierung zu verwenden, sondern den noch vorhandenen Sonnenrand geometrisch auszuwerten und daraus den ursprünglichen Kreis der Sonnenscheibe zu rekonstruieren. Dadurch lässt sich der tatsächliche Mittelpunkt der Sonne auch dann bestimmen, wenn ein großer Teil bereits vom Mond verdeckt ist.
Bei meiner Serie mit 272 Einzelbildern funktionierte das erstaunlich gut. Die Kreisbestimmung folgt sowohl bei der vollständigen Sonnenscheibe als auch während der Sichelphase grösstenteils sauber dem Sonnenrand und verschiebt anschließend jedes Bild auf einen gemeinsamen Mittelpunkt. Bei der ganz schmalen Sichel schwankt es noch leicht, vielleicht hätte man das noch weiter optimieren lassen können, aber für mich hat das so ausgereicht.
Was ich daran interessant finde:
Die KI hat die Bildbearbeitung natürlich nicht selbst „erfunden“. Kreisbestimmung, Kantenerkennung, Plausibilitätsprüfung usw. sind ja nichts neues in der Bildverarbeitung. Aber ohne eine Ahnung von Python und OpenCV zu haben, konnte ich mein konkretes Problem beschreiben, Beispielbilder zeigen und daraus innerhalb kurzer Zeit ein speziell auf meine Aufnahmen zugeschnittenes Werkzeug entwickeln lassen. Ich war echt etwas Baff.
Mir ist schon klar, das heute viele komplexe Programme per KI bauen lassen, nur ist das jetzt meine erste eigene Erfahrung damit im kleinen Umfang.Ich habe dasselbe bewusst sowohl mit ChatGPT als auch mit Claude ausprobiert. Beide kamen zu brauchbaren Lösungen, teilweise mit etwas unterschiedlichen Herangehensweisen. Nach einigen Tests und Korrekturen funktionierten beide Ansätze grundsätzlich. Mal war es besser, mal schlechter, und es hat noch mal einen Versuch gebraucht.
Für mich ist das gerade bei solchen kleinen Spezialproblemen eine ziemlich interessante Anwendung von KI. Statt nach einer Software zu suchen, die exakt diese eine Funktion beherrscht, kann man sich ein passendes Werkzeug für die eigene Bildserie erstellen lassen.
Das wird jetzt einigen KI-Gegnern nicht so gefallen, aber ich wollte es hier trotzdem mal als Inspiration für den einen oder anderen zeigen. Für manch anderen ist das vielleicht auch schon nichts neues mehr.
Das Ergebnis:
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