Discussion :

[Leanaa]

Bonjour,

Je suis stagiaire de BTS et l'on me demande de mettre un programme MATLAB sous PYTHON seulement j'ai beaucoup de mal, cela fait plusieurs jours que je bute sur la transformer de hough, mon programme dois pouvoir localiser chaque particules présence sur l'image. J'ai fait beaucoup de recherche internet mais les algorithmes trouver ne sont pas vraiment adapter (malgré les changements que j'y est apporter).

Pourriez vous m'aider afin que je puisse passer a la suite de mon programme? Il ne me reste plus que 4 semaines pour le finir (des soucis technique font que à la place de 8 semaines je dois faire le programme en 5semaines... Dont apprendre le langage PYTHON dans ce labse de temps ).

Merci d'avance.

[tyrtamos]

Bonjour,

Je ne connais pas spécialement l'algorithme en question, mais avec google et "python Hough transform", on trouve des embryons de solution comme celui-ci: http://rosettacode.org/wiki/Hough_transform#Python.

[Leanaa]

oui c'est l’algorithme qui me semble le plus probable, mais justement ça ne fonctionne pas, entre autre il me met un erreur a la ligne 543 alors que mon programme s'arêtte a la ligne 90 et quand j’enlève cette algorithme ça marche (enfin pas la transformer ) je ne sait pas trop quoi faire...

[VinsS]

Ben va falloir montrer ton code, parce que là on ne pourra pas te conseiller sans voir ce qui se passe vraiment.

[Leanaa]

Voila, il n'y a que la partie qui beug

Code :

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#Ouvrir une image.
#Conversion de l'image 12bits en 8bits
#Rotation de l'Image
#Déterminer une valeur de seuil
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy
import scipy.ndimage
import Image
from math import hypot, pi, cos, sin 
 
#Ouverture du fichier
lena = Image.open('C:/Users/emilie/Desktop/Stage/matlab_pg_pour_ilids/gouttes_defocalisees_1.TIF').convert('I')
 
def hough(lena, ntx=1, mry=255):
    "Calcul de la transformation de hough"
    nimx, mimy = lena.size
    mry = int(mry/2)*2          #Make sure that this is even
    him = Image.new("L", (ntx, mry), 255)
    phim = him.load()
 
    rmax = hypot(nimx, mimy)
    dr = rmax / (mry/2)
    dth = pi / ntx
 
    for jx in xrange(nimx):
        for iy in xrange(mimy):
            col = lena[jx, iy]
            if col == 255: continue
            for jtx in xrange(ntx):
                th = dth * jtx
                r = jx*cos(th) + iy*sin(th)
                iry = mry/2 + int(r/dr+0.5)
                phim[jtx, iry] = 1
    return him
 
def test():
    "Test Hough transform with pentagon."
 
    him = hough(lena)
    him.save("ho5.bmp")
 
if __name__ == "__main__": test()

[VinsS]

Et aussi, si tu pouvais coller le message d'erreur tel quel. Souvent utile.

[jean-pat]

Bonjour,
Je vais sans doute répondre à coté si ton but est d'implémenter la transformée de Hough en python. Mais si ton objectif est de l'utiliser pour obtenir des résultats, il faut savoir que cet algorithme est déjà disponible dans la librairie scikits-image:
http://scikits-image.org/docs/dev/ap...ransform.hough

Bon courage

Jean-Pat