Conversion C en python

[Leanaa]

Bonjour,

Je souhaite transcrire cette algorithme C en Python, mais je ne suis pas trés douer... Pourriez vous m'aider?

Code :

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#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include <iostream>
#include <stdio.h>
 
using namespace cv;
 
/** @function main */
int main(int argc, char** argv)
{
  Mat src, src_gray;
 
  /// Read the image
  src = imread( argv[1], 1 );
 
  if( !src.data )
    { return -1; }
 
  /// Convert it to gray
  cvtColor( src, src_gray, CV_BGR2GRAY );
 
  /// Reduce the noise so we avoid false circle detection
  GaussianBlur( src_gray, src_gray, Size(9, 9), 2, 2 );
 
  vector<Vec3f> circles;
 
  /// Apply the Hough Transform to find the circles
  HoughCircles( src_gray, circles, CV_HOUGH_GRADIENT, 1, src_gray.rows/8, 200, 100, 0, 0 );
 
  /// Draw the circles detected
  for( size_t i = 0; i < circles.size(); i++ )
  {
      Point center(cvRound(circles[i][0]), cvRound(circles[i][1]));
      int radius = cvRound(circles[i][2]);
      // circle center
      circle( src, center, 3, Scalar(0,255,0), -1, 8, 0 );
      // circle outline
      circle( src, center, radius, Scalar(0,0,255), 3, 8, 0 );
   }
 
  /// Show your results
  namedWindow( "Hough Circle Transform Demo", CV_WINDOW_AUTOSIZE );
  imshow( "Hough Circle Transform Demo", src );
 
  waitKey(0);
  return 0;
}

[pfeuh]

Salut,

Ce n'est visiblement pas du C mais du C++. les fonctions qui sont appelées comme GaussianBlur, HoughCircles ou cvRound, au hasard, sont vraissemblablement déclarées dans "opencv2/highgui/highgui.hpp"ou "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" que tu inclus au début du programme. Si tu n'as pas les fichiers sources de "opencv2/highgui/highgui.cpp" et "opencv2/imgproc/imgproc.cpp", tu ne pourras pas transcrire ces programmes.

A+

Pfeuh

[VinsS]

Leanaa il faudra que tu apprennes l'usage des balises code.

Code :

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#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include <iostream>
#include <stdio.h>
 
using namespace cv;
 
/** @function main */
int main(int argc, char** argv)
{
  Mat src, src_gray;
 
  /// Read the image
  src = imread( argv[1], 1 );
 
  if( !src.data )
    { return -1; }
 
  /// Convert it to gray
  cvtColor( src, src_gray, CV_BGR2GRAY );
 
  /// Reduce the noise so we avoid false circle detection
  GaussianBlur( src_gray, src_gray, Size(9, 9), 2, 2 );
 
  vector<Vec3f> circles;
 
  /// Apply the Hough Transform to find the circles
  HoughCircles( src_gray, circles, CV_HOUGH_GRADIENT, 1, src_gray.rows/8, 200, 100, 0, 0 );
 
  /// Draw the circles detected
  for( size_t i = 0; i < circles.size(); i++ )
  {
      Point center(cvRound(circles[i][0]), cvRound(circles[i][1]));
      int radius = cvRound(circles[i][2]);
      // circle center
      circle( src, center, 3, Scalar(0,255,0), -1, 8, 0 );
      // circle outline
      circle( src, center, radius, Scalar(0,0,255), 3, 8, 0 );
   }
 
  /// Show your results
  namedWindow( "Hough Circle Transform Demo", CV_WINDOW_AUTOSIZE );
  imshow( "Hough Circle Transform Demo", src );
 
  waitKey(0);
  return 0;
}

Nettement plus joli, non ?

Traduction approximative

Code :

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imgpath = '/chemin/de/limage'
 
# Read the image
src = cvLoadImage(imgpath, 1)
 
# Convert it to gray
cv.CvtColor(src, src_gray, cv.CV_BGR2GRAY)
 
# Reduce the noise so we avoid false circle detection
cv.Smooth(src_gray, src_gray, cv.CV_GAUSSIAN, 9, 9)
 
# vector<Vec3f> circles; (D'après moi, mais c'est pas garanti)
circles = cv.CreateMat(1, 2, cv.CV_32FC3)
 
# Apply the Hough Transform to find the circles
cv.HoughCircles(src_gray, circles, cv.CV_HOUGH_GRADIENT, 1, src_gray.rows/8, 200, 100)
 
# Draw the circles detected
for c in circles:
    center = cvRound(c[0]), cvRound(c[1])
    radius = cvRound(c[2])
 
    # Voir ici: 
    #http://opencv.willowgarage.com/documentation/python/core_drawing_functions.html#circle
    Circle(src, center, radius, Scalar(0, 255, 0), thickness=-1, lineType=8, shift=0)
    Circle(src, center, radius, Scalar(0, 0, 255), thickness=3, lineType=8, shift=0)
 
# Show your results
cv.NamedWindow("Hough", CV_WINDOW_AUTOSIZE )
cv.ShowImage("hough", src )
 
if cv.WaitKey(10) == 27:
         break

Ce code est suceptible de fonctionner, approximativement.

La doc:
http://opencv.willowgarage.com/docum...tionality.html

[Leanaa]

En effet, je ne suis pas très douer en informatique, c'est un sujet de secours que l'on ma donner à faire suite a des problèmes techniques (je suis plus spécialiser en optique normalement [pas les lunettes]), maintenant mon probleme c'est que je n'arrive pas a installer opencv sur python...

[VinsS]

Envoyé par Leanaa

En effet, je ne suis pas très douer en informatique,...

Bienvenue au club

Installer pyopencv sur quel OS. Windows, Linux, Mac ?

[Leanaa]

windows, je l'est télécharger mais je n'arrive pas a le mettre sous python

[VinsS]

Je suppose que c'est ceci que tu as installé:
http://sourceforge.net/projects/open...ncv-win/2.4.0/

Si je comprend bien l'interfaçage Python est inclus.

Regardes dans C:\opencv\build\python\2.7
et dans C:\Python27\Lib\site-packages

Normalement, tu devrais le trouver dans le deuxième emplacement, mais on peut lire à divers endroits qu'il faut le déplacer soi-même.

Si tu as une autre version de Python que 2.7, tu adaptes.

Sinon, il existe ceci:
http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#opencv
choisis la bonne version 32 ou 64 bytes.

[Leanaa]

C'est bon cv est utilisable cependant il y a des erreurs que je ne comprend pas

voila une ligne de mon programme : thosi = cv.GetSize(Img),8,1

Et voici l'érreur que je recoit : thosi = cv.GetSize(Img),8,1
TypeError: CvArr argument 'arr' must be IplImage, CvMat or CvMatND. Use fromarray() to convert numpy arrays to CvMat or cvMatND

Or lorsque je fait une recherche pour trouver cette fonction elle existe, d'où proviens l'érreur? (j'ai essayer d'enlever le 8 et la 1 mais ca change rien)

[VinsS]

Salut,

Où as-tu trouvé cette ligne de code ?
Ce doit être uniquement

Code :

cv.GetSize(Img)

donc tu dois effacer tout ce qui suit.

Le message d'erreur que tu as t'indique que l'objet 'Img' n'est pas conforme.
Il attend une matrice (cvArr) ou une image cv.

Exemple:

Code :

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src = cvLoadImage(self.img, 1)
size = cvGetSize(src)

Juste avant ton cv.GetSize, fait un

Code :

print Img, type(Img)

pour voir.

Note, j'utilise cvGetSize et non pas cv.GetSize parce que je n'ai pas la même version que toi.