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De quelle valeur "w" vous parlez ? Le seul "w" que je vois c'est celui du test de maxima spatial.



Oui, si R est très négatif on est sur un bord.



Effectivement, passer en niveau de gris...

L'idée dans une analyse locale, c'est de prendre des pixels uniformément répartis autour du point considéré. (généralement, on prend tous les pixels dans le voisinage).

Lorsqu'on prend un...

Bonjour



La convolution avec une gaussienne est équivalent a appliquer un filtre passe-bas sur l'image : les hautes-fréquences (changements brusques) sont atténuées. Visuellement, ca rend...

C'est ca.

- Si la valeur est négative, c'est un bord => on ne marque pas le pixel
- Si la valeur est nulle (ou très faible), c'est une zone homogène => on ne marque pas le pixel
- Si la valeur...

Ce n'est pas obligatoire. Tu peux conserver les valeurs non normalisées en les stockant dans des tableaux de double/float.



Normalement, non. Sur un bord, la mesure de harris devrait être...

Ce n'est pas étonnant. Si l'image n'est pas normalisées (c'est à dire si les valeurs des pixels varient entre 0 et 255), alors la valeur des gradients Lx et Ly varient entre -255 et +255.

Les...

Ce n'est pas normal. La mesure de Harris est élevée seulement si le pixel est sur un coin, et pas sur un bord.



Je ne vois pas ce que je peux expliquer de plus. :aie:

Et bien tu crées un tableau de int[][] de la taille de l'image WidthxHeight, et dans chaque case tu mets la valeur d'intensité du pixel.



Comme je l'ai dit poste #14 : HarrisFast est une...

bilzzbenzbilz a posté une implémentation au post #28.

Le code n'est pas dispo sous forme de fichier. Pour ImageJ, il suffit de prendre le code posté dans le message #1, et le coller dans un fichier vide qu'on sauvera sous le nom "Harris_.java"

Des "cours" je ne sais pas. Ce sont plutôt des documents d'études/recherches universitaires. Tu peux faire une recherche google sur les mots clés "local image descriptor" pour avoir une idée de ce...

Tous ces descripteurs se calculent a partir d'un voisinage du point d'intérêt.

Ils convertissent donc un ensemble de N pixels (le voisinage) en un vecteur de K valeurs ( = la valeur du...

Un descripteur par point d'intérêt.



Des descripteurs il en existe plein : moments, SIFT, FAST, MPEG7, ...

Ils ont chacun leurs propres particularités : généralement des invariances en...

Dans l'implémentation HarrisFast, il y a aussi un seuil (paramètre minMeasure de la méthode filter()).

Dans Harris-Laplace j'ai mis une valeur en dur dans le code. J'ai codé cette implémentation...

C'est juste la même formule divisée par 4. Ce facteur n'a pas vraiment d'importance car dans le detecteur on cherche la position des extrema du Laplacien. La valeur du laplacien n'a pas vraiment...

Je n'ai pas besoin de prendre plus grand : c'est l'image qui change d'échelle et pas le masque du filtre qui change de taille.



La dérivée seconde d'une gaussienne est une LoG (Laplacian of...

C'est le rayon de la zone d'intégration, donc la demi-taille du noyau gaussien.

Un petit message pour indiquer que j'ai posté le code d'un détecteur (minimaliste) de Harris-Laplace dans la contribution "pyramide gaussienne".

:arrow: détecteur de Harris-Laplace

;)

Le code du post #14 n'a besoin d'aucune bibliothèque supplémentaire. Il fonctionne très bien sous eclipse.

Là, on dépasse largement le cadre de cette contribution. Je suggère une petite recherche dans le forum sur ce sujet, puis sur internet avec les mots clés "point matching" et sinon la création d'une...

Oui. Je considère qu'un point est un maximum local s'il est plus grand que ses 8 voisins.



Je suggère de relire mon post #20, afin d'utiliser une valeur en pourcentage, plutot qu'une valeur...

"h", la mesure de Harris, est (en gros) le ratio entre la petite valeur propre et la grande valeur propre.

Donc dans le 1er cas, la mesure "h" va etre très petite. Et dans le 3ème cas, elle va...

Expliquer les valeurs propres avec un dessin, ça va pas être évident. :aie:

Disons que les 2 valeurs propres de la matrice de Harris représentent les 2 diamètres de l'ellipse qui "colle le mieux"...

Oui, dans le cas ou la forme du gradient est une courbe en S



Parce que l'oeil humain aime bien les échelles logarithmiques.

Je pense qu'il te manque les bases produit de convolution. :roll: