Discussion :

[Aqpa83]

Bonjour,

Nous sommes actuellement en classe de terminale S et nous devons réaliser un projet en ISN pour le bac à la fin de l'année et on galère un peu.
Le but de notre projet consiste à réaliser un programme capable de analyser et de repérer le nombre d'objet sur une image prise préalablement.
Explication: on prend plusieurs objets de tailles différentes et de formes différentes mais de couleurs unis, on les met tous sur une table par exemple, on prend une photo et on l'a fait analyser grace à python. Nous avons déja réaliser un programme capable de créer un nombre de carré aléatoire de même couleur puis on prend une capture d'écran du canvas obtenu et le programme l'analyse pixels par pixels et fini par nous dire le nombre de carré. Nous n'arrivons pas à aller plus loin car nous n'avaons pas les connaissances pour...
Nous avons donc besoin d'aide pour nous savoir comment faire et la manière dont nous devons nous y prendre surtout que nous avons pris énormément de retard
Merci d'avance de votre aide au plus vite.

NB: n'arrivant pas à afficher mon programme dans ce message je pourrais vous l'envoyer par mail si vous le souhaitez

[papyfouette]

Bonjour à vous,

Vous avez un petit # sur la barre à droite, il permet d'entrer votre code.

Essayez de le mettre car, c'est plus facile pour les pros de vous aider !

[Aqpa83]

Code :

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from tkinter import *
import random
from math import *
from PIL import Image
 
def Analyse():
    im=Image.open("Sans titre.jpg")
    nbcarré=0
    nbpixels=0
    #on recupere les dimensions de l'image et on les stocke dans un tuple nomme size
    a,b=im.size
    size=(a,b)
    print("taille de l'image")
    print(" largeur :",a)
    print(" hauteur :",b)
 
    # on calcule le nombre total de pixels -1 dans l'image
    c=a*b-1
    print(c)
    # on splitte les composantes de l'image
    r,g,b=im.split()
 
 
 
     # on cree 3 images differentes de nos composantes pour les visualiser eventuellement
    listr=list(r.getdata())
    newr=Image.new("L",size)
    newr.putdata(listr)
    newr.save("save_carréR.jpg")
    listg=list(g.getdata())
    newg=Image.new("L",size)
    newg.putdata(listg)
    newg.save("save_carréG.jpg")
    listb=list(b.getdata())
    newb=Image.new("L",size)
    newb.putdata(listb)
    newb.save("save_carréB.jpg")
 
 
 
    # on applique notre filtre reducteur a la composante R qui est chargee dans "listr"
    dedans=0
    cpt=0
    cpt1=0
    for i in range (0,c):
 
        if dedans==0 :
            cpt = 0
        else :
            cpt = cpt + 1
        if listg[i]<120:
            dedans = 1
            listg[i]=0
            nbpixels=nbpixels+1
        else :
            if dedans==1:
                print(cpt)
                cpt1=cpt
            dedans = 0
    nbcarré=nbpixels/(cpt1*cpt1)
    print("il y a ",int(nbcarré)," carrés.")
 
 
def test(a,x_a,y_a,Fibo,Fibo2,r,j):
    print("coucou")
    for i in range(a):
        if (sqrt((x_a-Fibo[i])**2+(y_a-Fibo2[i])**2))>((sqrt((r**2)+(r**2)))*2):
            j=j+1
        else:
            j=j
    if j==a:
        print("bon")
        return 1
    else:
        print("pas bon")
        return 0
 
 
def carré():
    """ Dessine un carré de centre (x,y) et de coté 2r """
    #i c'est le nombre de carré
    #a numéro du carré
    #h case du tableau correspondant au carré 
    i = random.randint(1,15)
    a = 0
    h = 0
    j=0
    while a<i :
        x_a = random.randint(30,Largeur-30)
        y_a = random.randint(30,Hauteur-30)
        r = 20
        if a==0:
            Fibo=[x_a]
            Fibo2=[y_a]
            xmin=x_a-r
            ymin=y_a-r
            xmax=x_a+r
            ymax=y_a+r
            Carre = Canevas.create_rectangle(xmin,ymin,xmax,ymax, outline='red', fill='red')
            print("coordonée sur x du carré numéro ",a+1," : ",Fibo[h])
            print("coordonée sur y du carré numéro ",a+1," : ",Fibo2[h])
            h=h+1
            a=a+1
        elif  test(a,x_a,y_a,Fibo,Fibo2,r,j):
            Fibo.append(x_a)
            Fibo2.append(y_a)
            xmin=x_a-r
            ymin=y_a-r
            xmax=x_a+r
            ymax=y_a+r
            Carre = Canevas.create_rectangle(xmin,ymin,xmax,ymax, outline='red', fill='red')
            print("coordonée sur x du carré numéro ",a+1," : ",Fibo[h])
            print("coordonée sur y du carré numéro ",a+1," : ",Fibo2[h])
            h=h+1
            a=a+1
        else:
            print("recommencer")
 
    print(Fibo)
    print(Fibo2)
    print("il y'a ",i,"carrés")
 
 
 
 
 
 
def Effacer():
    """ Efface la zone graphique """
    Canevas.delete(ALL)
 
# Création de la fenêtre principale (main window)
Mafenetre = Tk()
Mafenetre.title('Carré en folie')
 
# Création d'un widget Canvas (zone graphique)
Largeur = 480
Hauteur = 320
Canevas = Canvas(Mafenetre, width = Largeur, height =Hauteur, bg ='white')
Canevas.pack(padx =5, pady =5)
a=Largeur
b=Hauteur
print("taille de l'image")
print(" largeur :",a)
print(" hauteur :",b)
 
# on calcule le nombre total de pixels -1 dans l'image
c=a*b-1
print("Il y'a ",c," pixels")
 
# Création d'un widget Button (bouton Go)
BoutonGo = Button(Mafenetre, text ='Go', command = carré)
BoutonGo.pack(side = LEFT, padx = 10, pady = 10)
 
# Création d'un widget Button (bouton analyse)
BoutonAna = Button(Mafenetre, text ='Analyse', command = Analyse)
BoutonAna.pack(side = LEFT, padx = 10, pady = 10)
 
# Création d'un widget Button (bouton Effacer)
BoutonEffacer = Button(Mafenetre, text ='Effacer', command = Effacer)
BoutonEffacer.pack(side = LEFT, padx = 5, pady = 5)
 
# Création d'un widget Button (bouton Quitter)
BoutonQuitter = Button(Mafenetre, text ='Quitter', command = Mafenetre.destroy)
BoutonQuitter.pack(side = LEFT, padx = 5, pady = 5)
 
#attribue du carré
 
 
Mafenetre.mainloop()

Voici le programme que nous avons réalisé mais il ne sert que pour "imager" le programme final qui est je le rappel un programme capable d'analyser le nombre d'objet que contient une photo de plusieurs objets posés sur une table.

[jurassic pork]

hello,
il y a des modules qui permettent de faire du traitement d'image ( application de filtres, détection d'objets).
Est-ce que ce que vous cherchez à faire est par exemple ceci ? :

Dans l'image suivante, détecter le nombre de formes rouges différentes :



Ami calmant, J.P

[rambc]

Bonjour.

La détection d'objet est un problème difficile. Votre enseignant aurait dû vous diriger vers un truc plus simple. Ce n'est pas sérieux de s'attaquer à cela en ISN.

Ceci étant dit, si vos objets sont de couleurs unies, le problème sera peut-être plus simple à gérer mais du coup aussi beaucoup moins réaliste.

Avez-vous un exemple d'image ? Quelle est aussi votre démarche ?

[Aqpa83]

hello,
il y a des modules qui permettent de faire du traitement d'image ( application de filtres, détection d'objets).
Est-ce que ce que vous cherchez à faire est par exemple ceci ? :

Dans l'image suivante, détecter le nombre de formes rouges différentes :



Ami calmant, J.P

Oui c'est exactement ça que nous voulons faire sauf que dans l'intitulé du projet les objets n'étaientt pas forcement tous rouge, ils faut juste qu'ils soient d'une couleur différente de l'image de fond. Comment doit-on s'y prendre ?

[Aqpa83]

Bonjour.

La détection d'objet est un problème difficile. Votre enseignant aurait dû vous diriger vers un truc plus simple. Ce n'est pas sérieux de s'attaquer à cela en ISN.

Ceci étant dit, si vos objets sont de couleurs unies, le problème sera peut-être plus simple à gérer mais du coup aussi beaucoup moins réaliste.

Avez-vous un exemple d'image ? Quelle est aussi votre démarche ?

c'est justement notre professeur qui nous à conseiller de faire cela mais on peut avouer qu'il est un peut fêlé... Pour imager le projet la petite histoire c'est de sortir plusieurs petit objet qu'on a dans les poche et les poser sur une table tel que une clef, un téléphone, une bille, etc... le but du programme étant de reconnaitre tout d'abord la couleur principale ( la couleur de la table ) puis déterminer le nombre d'objets et pourquoi pas leur couleurs...

[jurassic pork]

hello,
si l'utilisation de bibliothèque est autorisée, la bibliothèque scipy possède le paquet ndimage qui permet de faire des traitements d'images.
Voici un exemple de ce que l'on peut faire. L'image utilisée est celle que j'ai mise dans mon message précédent :

code qui applique un filtre à une image et qui détecte le nombre d'objets :

Code :

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from scipy import ndimage
import pylab
 
def MonAnalyse():
    dna = ndimage.imread('fondAvecObjets.png')   
    # smooth the image (to remove small objects); set the threshold
    dnaf = ndimage.gaussian_filter(dna, 16)
    mask = dnaf < dnaf.mean()
    # find connected components
    labeled, nr_objects = ndimage.label(mask) # `
    print ("Le nombre d'objets est :  %d " % nr_objects)
    pylab.imshow(mask)
    pylab.show()

et voici ce que cela donne :


Attention ceci n'est qu'un exemple. Cela ne fonctionnera pas dans tous les cas de figure. Cela dépend du fond, de la couleur des objets. Il faut peut-être aussi décomposer l'image suivant ses canaux de couleur, utiliser un autre filtre surtout si les objets sont de différentes couleurs ou se confondant avec le fond.

Par exemple avec l'image suivante le code ne marche plus :



Il y a une bibliothèque beaucoup plus complète pour faire du traitement d'image mais elle est énorme (sous windows plus de 3Go installés) c'est opencv.

Ami calmant, J.P

[rambc]

Je ne pense pas que l'utilisation d'OpenCV ou scipy soit autorisée.

Il y a tout de même un gros problème : "la table est de couleur unie" ne veut pas dire grand chose. Ce qui est uni pour nos yeux ne le sera pas pour un programme. Il faudrait commencer par segmenter les couleurs en un vrai noir et blanc par exemple. A vous de voir comment faire mais ce n'est pas dur.

Une fois ceci fait, le repérage des formes ne sera pas si simple que cela à moins de préciser ce qui est attendu. Un contour des objets ? Là c'est dur. Un simple masque ? Là c'est faisable. Questions à poser à votre enseignant.

[Aqpa83]

Le prof n'est pas contre l'utilisation de open cv et de scipy si j'arrive a comprend ce que je fait ^^ Or je ne parvient pas à téléchargé ni l'une ni l'autre de bibliothèques et encore moin a comprendre comment elles fonctionnent...

[Aqpa83]

hello,
si l'utilisation de bibliothèque est autorisée, la bibliothèque scipy possède le paquet ndimage qui permet de faire des traitements d'images.
Voici un exemple de ce que l'on peut faire. L'image utilisée est celle que j'ai mise dans mon message précédent :

code qui applique un filtre à une image et qui détecte le nombre d'objets :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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from scipy import ndimage
import pylab
 
def MonAnalyse():
    dna = ndimage.imread('fondAvecObjets.png')   
    # smooth the image (to remove small objects); set the threshold
    dnaf = ndimage.gaussian_filter(dna, 16)
    mask = dnaf < dnaf.mean()
    # find connected components
    labeled, nr_objects = ndimage.label(mask) # `
    print ("Le nombre d'objets est :  %d " % nr_objects)
    pylab.imshow(mask)
    pylab.show()

et voici ce que cela donne :


Attention ceci n'est qu'un exemple. Cela ne fonctionnera pas dans tous les cas de figure. Cela dépend du fond, de la couleur des objets. Il faut peut-être aussi décomposer l'image suivant ses canaux de couleur, utiliser un autre filtre surtout si les objets sont de différentes couleurs ou se confondant avec le fond.

Par exemple avec l'image suivante le code ne marche plus :



Il y a une bibliothèque beaucoup plus complète pour faire du traitement d'image mais elle est énorme (sous windows plus de 3Go installés) c'est opencv.

Ami calmant, J.P

J'aurais vraiment besoin de ton aide s'il te plait J.P donc peut tu me concacré une soirée prochainement juste pour que je puisse avancé et faire quelque chose car plus le temps passe et plus je suis dans la ****... Merci à toi d'avance

[Aqpa83]

S'il vous plait...

[Aqpa83]

Jurassic Pork s'il te plait.....