Chatakterisierung Nettchen Nettchen ist eine Hauptfigur in der Novelle "Kleider machen Leute" von Gottfried Keller. Sie ist ein hübsches und schlankes Fräulein, das gerade volljährig geworden ist. Da ihre Familie reich ist, ist sie äußerst prächtig und modisch gekleidet und trägt viel Schmuck. Ihr Vater ist der Amtsrat von Goldach und ihre Mutter ist bereits verstorben als sie noch klein war. Seit ihrer ersten Begegnung ist sie in den Schneider Wenzel Strapinski verliebt, von dem sie und ganz Goldach denkt, dass er ein Graf sei. Ihm gegenüber verhält sie sich sehr freundlich und errötet schüchtern, da sie seine Ungeschicklichkeit liebenswürdig findet. Wenzels Schüchternheit empfindet sie als rührend und hinreizend. Eine Angewohnheit von ihr ist, dass sie viel redet. Nettchen, "welche sonst stundenland über gesellschaftliche Verstöße zu plaudern weiß", hat viele Verehrer. Einer davon ist Melcher Böhni, der Buchhalter einer großen Spinnerei, den Nettchen nicht leiden kann und deshalb nicht heiraten will.
Novellen-Interpretation für die Sek I Typ: Interpretation Umfang: 6 Seiten (0, 2 MB) Verlag: School-Scout Auflage: (2012) Fächer: Deutsch Klassen: 8-10 Schultyp: Gymnasium, Realschule Das vorliegende Material soll den SchülerInnen bei der Analyse und Interpretation der Novelle "Kleider machen Leute" von Gottfried Keller helfen. Es bietet eine Charakterisierung der wichtigsten Figuren aus Kellers Werk, nämlich von Strapinski, Nettchen und einigen Nebenfiguren. Das leicht verständliche Material eignet sich hervorragend zur Wiederholung der wichtigsten Aspekte und leistet durch die detaillierte Beschreibung der Personen eine perfekte Vorbereitung auf das Abitur. Inhalt: Einführung zu Kellers Novelle Charakterisierung der Hauptpersonen (Wenzel Strapinski, Nettchen) Charakterisierung der Nebenfiguren Dies Material ist Teil des Werkes " 'Kleider machen Leute' von Gottfried Keller – Altersgemäße Literatur – fertig aufbereitet für den Unterricht" Empfehlungen zu ""Kleider machen Leute" von G. Keller - Charakterisierung der Haupt- und Nebenfiguren"
Also das was du oben schon geschrieben hast, nur ausformuliert. Als Nächstes machst, falls so etwas erwähnt wird, eine kurze Personenbeschreibung bezogen aufs Aussehen usw. Manchmal steht im Arbeitsauftrag Charakterisiere Wenzel Strapinski im Hinblick auf blablabla (zB seine Beziehung zu... /die Hintergründe seiner Entscheidung... zu tun) oder so etwas, dann solltest du auf diesen Punkt besonders eingehen. Meistens spielen die Beziehungen zu anderen Protagonisten eine große Rolle bei den Motiven der Person, daher ist es eigentlich so gut wie immer wichtig, sich das anzuschauen. Wenn du die beschreibenden Aspekte alle bearbeitet hast, machst du einen Absatz und analysierst die gesamten Punkte. Meistens findet sich irgendein Punkt, den man überall hineininterpretieren kann (Bsp bei Gedichtsanalysen kann man eigentlich immer sagen die Farbe..., die Wahl der Adjektive... und... verdeutlichen nochmals die Stimmung des Autors oder sowas... ) Wenn du den Punkt gefunden hast, ist das das Wichtigste, was in den Schluss gehört.
Im Schlussteil gibst du noch einmal kurz deine Analyseergebnisse wieder und wiederholst den wichtigsten Punkt, der immer wieder erscheint. Den Punkt vergleichst du dann wie oben gesagt mit deiner Arbeitshypothese... Den Schlussteil kannst du wie immer mit Abschließend lässt sich sagen oder sowas einleiten... Es kommt immer gut wenn du auch noch Metaphern usw findest, besonders gut kommt es wenn du sagen kannst die Person steht für das Gute in der Welt oder so etwas... (Wir haben letztes Jahr Die Physiker gelesen, das Buch ist eine Metapher dafür, dass der wissenschaftliche Fortschritt die Welt zerstört. Wenn du so etwas in Bezug auf Wenzel findest, hast du gute Karten!!! ) Ich gucke gleich nochmal ob ich noch meine Zettel zur Charakterisierung finde (Ich hatte eine tolle Lehrerin!! ) und wenn ja antworte ich nochmal.. Und ich seh gerade unter mir hat jemand schon ein Beispiel für den wichtigsten Punkt gefunden... Viel Glück!! Wenn Du googelst, findest Du unter dem Stichwort: Charakterisierung etliche Beispiele.
Die Koeffizienten dieser Zerlegung wählt man dann als charakterisierende Eigenschaft jedes Bildes. Ähnliche Gesichter sollten nun auch ähnliche Koeffizienten erhalten, sodass man erkennen kann, welche Bilder die gleichen Gesichter darstellen. Da für Eigenfaces bereits die Bilder vom reinen Gesicht (d. keine weiteren Körperteile) benötigt werden und vor allem auch alle Bilder in derselben Auflösung sein müssen, ist ein wenig Vorarbeit nötig. Dafür kann man sich ein Shell-Skript (Linux) schreiben, welches diese Vorarbeit routiniert durchführt. Zunächst einmal muss das bereits oben erstellte Skript zur Gesichtsdetektion für Trainungs- und Testdaten ausgeführt werden. Anschließend müssen noch alle Bilder auf das gleiche Format gebracht werden. Da die Gesichtsdetektion bereits quadratische Bereiche erkennt, muss hierauf nicht mehr geachtet werden. Man muss sich lediglich noch einen guten Kompromiss für die Auflösung überlegen. Opencv gesichtserkennung python. Ich habe beim ersten Versuch 250x250 Pixel gewählt. #! /bin/bash # find faces on training and test images python2 raw faces python2 todetectraw todetectfaces # resize all faces to the same size (required by PyFaces) for file in faces/ *; do convert -resize 250x250!
$file $file done for file in todetectfaces/ *; do Die Erkennung mit scikit-learn ist dann ziemlich leicht. Man muss lediglich noch die Bilder in Vektoren umwandeln (d. alle Pixel eindimensional anordnen) und anschließend eine Hauptkomponentenzerlegung durchführen. Für letzteres gibt es glücklicherweise bereits Algorithmen, da dies tiefergehende Mathematik erfordern würde. Gesichtserkennung mit OpenCV und Python, Teil 2: Die OpenCV-API | iX | Heise Magazine. Diese Hauptkomponentenzerlegung berechnet die Eigenfaces (d. die Referenzgesichter, aus denen später das Originalgesicht rekonstruiert werden soll). Hat man die Hauptkomponentenzerlegung berechnet, kann man alle Bilder auf diese Zerlegung transformieren und erhält die Gewichte jedes einzelnen Eigenface. Ähnliche Gesichter sollten hier ähnliche Gewichte haben (da sie denselben Referenzgesichern ähnlich sind), sodass die euklidische Distanz zwischen den Bildern als Ähnlichkeitsmaß ausreicht. Zusammengefasst sind also folgende Schritte nötig: Pixel der Bilder eindimensional anordnen Hauptkomponentenzerlegung berechnen Hauptkomponentenzerlegung auf jedes Bild anwenden Prüfen, welches Bild aus der bekannten Datenbank dem unbekannten Bild am ähnlichsten ist Korrigierte Version from composition import RandomizedPCA import numpy as np import glob import cv2 import math import def actor_from_filename ( filename): filename = os.
OpenCV bietet eine Vielzahl von Funktionen. Aber welche davon braucht man für die Gesichtserkennung und wie ruft man sie aus Python auf? D er erste Teil des Tutorials hat einen Überblick gegeben, was OpenCV kann und wie Gesichtserkennung grundsätzlich funktioniert. Er endete damit, wie sich die Computer-Vision-Bibliothek über ein simples import cv2 aus Python-Programmen heraus in IPython nutzen lässt [1]. Interessant ist nun, was sich an cv2. alles anhängen lässt. Opencv gesichtserkennung python 8. Im ersten Teil des Tutorials griff die Funktion Capture das Bild der Webcam ab und brachte es auf den Bildschirm. Aber natürlich bietet OpenCV eine Menge mehr Funktionen. OpenCV, C++ und die Python-Bindings Zunächst ein Paar Worte zum Thema Python und OpenCV. Die Bildverarbeitungsbibliothek ist in C++ implementiert. Über Bindings lassen sich die APIs auch aus anderen Sprachen ansprechen. Um C++-Funktionen aus Python heraus aufrufen zu können, erstellen Skripte aus den C++-Headern der Bibliothek automatisch Wrapper für alle Funktionen, die der Entwickler zum Exportieren markiert hat.
Ein wichtiger Bestandteil von OpenCV ist das Modul Machine Learning. Es enthält diverse Algorithmen, die für viele der genannten Aufgaben nötig sind – auch für die Gesichtserkennung: Schließlich muss die Software lernen, was ein Gesicht ist und zu wem es gehört. Vielfältige Funktionen Auch das Modul High-level GUI (highgui) soll an dieser Stelle erwähnt werden. In fertigen Anwendungen kann OpenCV in komplexen grafischen Bedienoberflächen oder auch gänzlich ohne GUI laufen. Das highgui-Modul erzeugt mit minimalem Aufwand Fenster zum Anzeigen von Bildern und Videos und verarbeitet einfache Maus- und Tastatur-Events. Gesichtserkennung mit OpenCV und Python, Teil 3: Personen per Webcam identifizieren | iX | Heise Magazine. Damit ist zum Beispiel freihändiges Zeichnen auf dem angezeigten Bild per Maus möglich. So lassen sich Ideen sehr einfach testen, wie das IPython-Beispiel am Ende zeigen wird. Augmented Reality in der Praxis: OpenCV analysiert das Video eines Billardtischs und projiziert die berechneten Laufwege der Kugeln auf den Filz (Abb. 1). Ein schönes Beispiel für die Vielfältigkeit von OpenCV ist das Cassapa ( siehe "Alle Links").