Discussion :

[code_source]

Bonjour,

J'ai une image à niveaux de gris de type uint8, de dimensions (1344x1024 pixels). Je veux définir cette image sur une grille de taille (23x29). Pour commencer, j'ai définit la grille:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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nbdivx=30;
nbdivy=23;
xedges=linspace(0,1344,nbdivx);
yedges=linspace(0,1024,nbdivy);
 
[Ybox,Xbox]=meshgrid(yedges,xedges);

Quelqu'un a une piste pour continuer?

[Jerome Briot]

Je ne comprends pas très bien ce que tu cherches à faire ?

Tu veux juste afficher l'image et la grille superposées ou bien faire la fusion entre les deux (incruster la grille dans l'image) ?

[code_source]

Je ne comprends pas très bien ce que tu cherches à faire ?

Tu veux juste afficher l'image et la grille superposées ou bien faire la fusion entre les deux (incruster la grille dans l'image) ?

Le but de mon programme est de décomposer mon image en plusieurs cases pour calculer le niveau de gris moyen à l'intérieur de chaque case. Il s'agit de définir mon image dans la grille.

[Jerome Briot]

Le plus simple est de calculer les dimensions de chaque case en pixels puis de boucler à partir de ces dimensions.

Voici l'idée :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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I = rand(1344,1024);
 
nbdivx=30;
nbdivy=23;
 
nbpixx = floor(size(I,2)/nbdivx);
nbpixy = floor(size(I,1)/nbdivy);
 
for r = 1:nbdivy
    for c = 1:nbdivx
 
        I((r-1)*npixy+1:r*npixy,(c-1)*npixx+1:c*npixx);
 
    end
end

[code_source]

Le plus simple est de calculer les dimensions de chaque case en pixels puis de boucler à partir de ces dimensions.

Voici l'idée :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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I = rand(1344,1024);
 
nbdivx=30;
nbdivy=23;
 
nbpixx = floor(size(I,2)/nbdivx);
nbpixy = floor(size(I,1)/nbdivy);
 
for r = 1:nbdivy
    for c = 1:nbdivx
 
        I((r-1)*npixy+1:r*npixy,(c-1)*npixx+1:c*npixx);
 
    end
end

Est ce que la fonction 'histc' est utilisable pour calculer le niveau de gris moyen sur chaque fenêtre? Si c'est le cas, comment l'employer avec la fonction blkproc?

Merci d'avance

[Jerome Briot]

Il faut utiliser la fonction MEAN :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

m = blkproc(I,[nbpixy nbpixx],@(x) mean(mean(x)));

ou encore

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

m = blkproc(I,[nbpixy nbpixx],@(x) mean(x(:)));

Voir les fonction anonymes dans la documentation de MATLAB pour comprendre la déclaration de @(x)

[macErmite]

Le plus simple est de calculer les dimensions de chaque case en pixels puis de boucler à partir de ces dimensions.

Voici l'idée :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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I = rand(1344,1024);
 
nbdivx=30;
nbdivy=23;
 
nbpixx = floor(size(I,2)/nbdivx);
nbpixy = floor(size(I,1)/nbdivy);
 
for r = 1:nbdivy
    for c = 1:nbdivx
 
        I((r-1)*npixy+1:r*npixy,(c-1)*npixx+1:c*npixx);
 
    end
end

Bonjour,

je suis intéressé par cet algo; cependant ce dernier ne semble pas fonctionner.
Pouvez-vous m'apporter une aide sur ce sujet ?

Merci.

[macErmite]

Bonjour,

je suis intéressé par cet algo; cependant ce dernier ne semble pas fonctionner.
Pouvez-vous m'apporter une aide sur ce sujet ?

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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image = im2double(imread('ngc6543a.jpg')); 
 
taillePixelX=2;
taillePixelY=2;
 
nbPixelX = floor(size(image,2)/taillePixelX);
nbPixelY = floor(size(image,1)/taillePixelY);
 
for r = 1:taillePixelY % ligne capteur
    for c = 1:taillePixelX % colonne capteur
       imageCapteur = image((r-1)*nbPixelY+1:r*nbPixelY ,(c-1)*nbPixelX+1:c*nbPixelX);
    end
end
 
figure
subplot(221)
imshow(image);
colorbar
subplot(222)
imagesc(image);
colorbar
subplot(223)
imshow(imageCapteur);
colorbar
subplot(224)
imagesc(imageCapteur);
colorbar

Merci.

En fait, j'ai l'impression que cela a pour effet d'agrandir une zone de l'image. Il n'y a pas d'effet de pixellisation attendu.