Discussion :

[Ange_blond]

Bonjour,
Je ne suis pas sur que ce soit posté au bon endroit, mais je ne vois guere que là pour ce genre de question.

Voilà, j'ai à réaliser une image, en fonction de points de reference ponderés dans cette image. En clair, j'ai une image et une liste de points avec des valeurs. Mon objectif est de calculer la couleur de chaque pixel en fonction de sa position par rapport aux points de reference et de leur valeur bien sur.

Pour simplifier le travail, chaque pixel ne prendrai en compte pour ses calculs que les 4 points de reference les plus proches (sauf cas particulier).

Dans cette optique et pour une application temp réel (dans la mesure du possible) je pense indexer mes pixels et mes points de reference, de maniere à faire correspondre à chaque pixel ses capteurs de reference, et donc à calculer ensuite plus rapidement.

Le temps d'indexation n'est pas important, car ce ne sera fait qu'une seule fois.

J'ai regardé du coté de la stl, et j'ai reperé les map/set/...

Et donc voilà le coeur du probleme : mes pixels sont referencés par 2 clés (X et Y) et donc existe t -il un conteneur associatif qui gere les couple de clé ?
ou dois-je adapter mon probleme autrement ?

Merci.

[Bebers]

Il suffit que tu crées une classe CPoint, avec deux membres X et Y et que tu définisse les opérateurs == et < et tu pourras utiliser des std::map ou des std::set.
Il n'existe à ma connaissance aucun container avec deux clés dans la stl.

[Mat007]

Salut,

(...) et que tu définisse les opérateurs == et < et tu pourras utiliser des std::map ou des std::set.

L'opérateur < est nécessaire et suffisant.

Sinon il est aussi possible d'utiliser comme clef un std::pair< int, int > (si les coordonnées sont des int).

MAT.

[Ange_blond]

utiliser un pair<> comme clé ? tiens bon à savoir...

Pour le moment j'ai contourné le probleme en indexant de maniere incrémentale, mais je pourrais revenir à une méthode plus "propre" par la suite.

Merci

[LeGreg]

Ce qu'il faut retenir et se répéter c'est que dans tous les problèmes de tri, tri à plusieurs clé = tri à une seule clé. On peut trier des bananes et des avions, ce qui compte c'est la fonction de comparaison.

Maintenant le problème qui va te heurter bientot c'est que ton tri va certes te donner un ordre de clés, mais que cet ordre ne te donnera aucune information sur la distance. Et que donc tu seras toujours réduit à parcourir linéairement ta liste de points de référence pour trouver les quatre les plus proches.. Retour au point zéro.

En fait l'approche que tu dois avoir est similaire à celle du photon mapping : le calcul du point X,Y, dépend des n points de référence les plus proches. Tout comme dans le photon mapping, la valeur d'éclairage en X,Y,Z dépendra des n photons les plus proches. Il n'y a pas de formule de tri qui te donnera les n plus proches. Par contre tu peux exploiter les possibilités de "pruning" apportées par un kd-tree (une forme d'arbre binaire de subdivision spatiale).

Il y a une explication et un code de KD-tree pour retrouver les n photons les plus proches ici :
Photon mapping et kd tree.
Tu peux peut-etre t'en inspirer.

Il y a peut-etre d'autres méthodes liées à la spécificité de ton problème mais sans plus de détail difficile de dire.

LeGreg

[Ange_blond]

en fait, dans ma boucle de calcul des points de reference les plus proche, j'utilise un autre map temporaire ayant la distance pour clé. ainsi j'ai directement mes elements triés.

en tout cas merci de vos réponses si completes.