récupérer les couleurs d'un pixel d'une image

**sys1** · 25/07/2010, 09h02

Je voudrais créer un programme de reconnaissance (approximative) d'image en utilisant les histogrammes de couleurs.
Pour cela, il faudrait que je puisse récupérer l'intensité Red Green et Blue de chaque pixel, d'en faire une moyenne (histogramme en niveaux de gris) et de répartir le tout dans un tableau dans lequel seront indiqués pour chaque "couleur" le nombre de pixels correspondants.
Il suffira ensuite à partir d'une base de données d'histogrammes (un avion, un champs de lavande, un enfant...) de mesurer les écarts entre l'histogramme de l'image mystérieuse et chacun des histos de la base. Le mininimum pourra se traduire par "l'image mystérieuse ressemble à un avion".

Ma question technique (ou syntaxique) est la suivante.
Comment récupérer les niveaux R,G,B d'un pixel (x,y)?

**Droïde Système7** · 25/07/2010, 09h46

Intéressant ton projet, mais est-ce simplement une idée, ou bien ça sent terriblement le captcha ?

si oui c'est pôô gagné !

Je me souviens ici d'un tread concernant la reconnaissance visuelle à distance d'une plaque minéralogique automobile

Bon courage.

**Gilbert Geyer** · 25/07/2010, 10h57

Bonjour,

Comment récupérer les niveaux R,G,B d'un pixel (x,y)?

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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var R,G,B : Byte; CouleurPixel : tColor;
 
... whith MonBitMap.Canvas do begin
            CouleurPixel:=Pixels[x,y];
            R:=getRValue(CouleurPixel); 
            G:=getGValue(CouleurPixel); 
            B:=getBValue(CouleurPixel);
    end;

... mais ceci suppose qu'il s'agisse de petites images car Pixels[x,y] est relativement lent.

Pour des images de taille plus grande il est préférable d'utiliser ScanLines qui est plus rapide.

Il suffira ensuite à partir d'une base de données d'histogrammes (un avion, un champs de lavande, un enfant...) de mesurer les écarts entre l'histogramme de l'image mystérieuse et chacun des histos de la base. Le mininimum pourra se traduire par "l'image mystérieuse ressemble à un avion".

... Faut être très optimiste en disant "il suffira" car reconnaître une image en se basant uniquement sur l'histogramme c'est un peu léger : l'histogramme d'un pull-over rayé de lavande et de vert est kif-kif à celui d'un champ de lavande sans être un champ de lavande.

A+.

**sys1** · 25/07/2010, 12h04

Merci pour la réponse.
Bien sûr, l'histogramme ne remplacera pas toute la finesse de la vision humaine, donc je ne m'attends pas à des miracles. Cependant, il peut être intéressant que l'algorithme trouve des liens entre différentes images, même s'il y a des erreurs. Au fond, il n'est pas rare qu'un petit enfant confonde deux objets!
J'avais aussi pensé à établir un histogramme vectoriel en utilisant la reconnaissance des contours, mais cela est techniquement bien trop difficile à mon niveau. On pourrait dans ce cas comparer des formes et non pas des couleurs. Et puis rien n'empêcherait par la suite de croiser histogrammes vectoriels et de couleurs...

**Montor** · 25/07/2010, 22h35

je ne sais pas si j'ai bien pigé
Lien 1
Lien 2

**cincap** · 26/07/2010, 09h09

Bonjour à toutes et à tous,

@ Montor, très intéressant le lien n° 2.

@+,

Cincap

**Droïde Système7** · 26/07/2010, 10h33

Envoyé par cincap

Bonjour à toutes et à tous,

@ Montor, très intéressant le lien n° 2.

@+,

Cincap

Bonjour,

En effet, mais dommage, trois fois dommage que ce site culte http://www.efg2.com parte à la dérive...

Faudrait l'archiver !

**Gilbert Geyer** · 26/07/2010, 12h21

Bonjour,

Vu la première copie d'écran du Lien 2 cité par Montor on constate l'efficacité de l'amélioration obtenue avec cette méthode pour le contraste de l'image en niveaux de gris.
L'amélioration du contraste pourrait donc constituer une première étape avant d'effectuer une détection de contours réalisée par exemple avec un filtre de Sobel ce qui est également réalisable.
Resterait plus qu'à trouver comment, en partant d'un bitMap de contours bien contrastés, on peut en déduire que le contour est celui d'un avion, d'un bateau, etc.

A+.

**sys1** · 28/07/2010, 20h03

Gilbert Geyer : un histogramme vectoriel? Au fond, si je pose une guitare exactement sur le côté, j'ai plus de mal à la reconnaître que si elle est de face. De la même façon, si je vois un requin guitare, sa forme me fera penser à une guitare, même s'il ne me viendrait pas à l'idée de prendre ses ailerons pour un grattoir... Le contexte aide aussi à reconnaître. Un avion sur un fond bleu (le ciel) se reconnaîtra plus rapidement qu'un avion sur un fond vert. Et si on rajoute le bruit des réacteurs (ou des hélices), ça va encore plus vite...
Comme si chaque information supplémentaire venait renforcer une hypothèse.

**Nebulix** · 29/07/2010, 09h57

Envoyé par Gilbert Geyer

L'amélioration du contraste pourrait donc constituer une première étape avant d'effectuer une détection de contours

Non, celà améliore la perception à l'oeil mais n'ajoute aucune information mathematique

**Gilbert Geyer** · 29/07/2010, 11h00

Bonjour,

Sys1 :
Comme si chaque information supplémentaire venait renforcer une hypothèse

... en effet toute information supplémentaire permet de renforcer ou d'écarter une hypothèse.

Nebulix:
Non, celà [L'amélioration du contraste ] améliore la perception à l'oeil mais n'ajoute aucune information mathematique

... En fait l'amélioration du contraste facilite la détection des contours vu que le détection des contours est basée sur la détection des variations brusques des intensités entre les pixels voisins ...
... Essaye donc de faire une détection de contours sur la photo de gauche de la première copie d'écran du Lien 2 cité par Montor et tu ne détecteras pas grand chose ... par contre on peut détecter les contours sur la photo de droite où le contraste a été amélioré par la technique de l'étirement de l'histogramme qui équivaut dans le cas de ces photos à multiplier par un facteur égal à 165/49 = 3,367 toutes les intensités de la photo de gauche. (J'ai effectué le test par curiosité).

A+.

**Nebulix** · 29/07/2010, 11h40

Envoyé par Gilbert Geyer

Bonjour,

..
... En fait l'amélioration du contraste facilite la détection des contours vu que le détection des contours est basée sur la détection des variations brusques des intensités entre les pixels voisins ...
... Essaye donc de faire une détection de contours sur la photo de gauche de la première copie d'écran du Lien 2 cité par Montor et tu ne détecteras pas grand chose ... par contre on peut détecter les contours sur la photo de droite où le contraste a été amélioré par la technique de l'étirement de l'histogramme qui équivaut dans le cas de ces photos à multiplier par un facteur égal à 165/49 = 3,367 toutes les intensités de la photo de gauche. (J'ai effectué le test par curiosité).

A+.

Les variations brusques de droite ne sont que celles de gauche multipliées par 3.367
Il n'y a aucune information nouvelle
Heureusement d'ailleurs