Discussion :

[hanou88]

bonjour,je suis débutant en builder c++ , je veux savoir comment faire la lecteur d'une image et l'affichage c-a-d (l'affichage de l'image original et l'image résultat) .merci

[ShaiLeTroll]

Image ? BMP ? JPEG ?
Composant TImage, TBitmap, TPicture, TCanvas

Voir l'exemple FishFactory fourni dans les Démos du RAD Studio !


Bonne Lecture !

[hanou88]

merci,mon probléme maintenant c'est la téléchargement des images .tif et .jpg
avec le code suivant je peux téléchargé que les images format bmp!

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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if (OpenPictureDialog1->Execute())
  Image1->Picture->LoadFromFile(OpenPictureDialog1->FileName);

[ShaiLeTroll]

téléchargement ???
tu veux dire chargement !
LoadFromFile gère un système de fichier windows (local ou réseau), on ne peut pas parler de téléchargement comme avec des protocoles FTP ou HTTP !

Pour le TPicture, il gère plusieurs formats nativement mais cela dépend de la version de C++Builder
A partir de 2009, le TIFF doit être géré, ainsi que le JPEG

En C++Builder 6, tu peux utiliser le TJPEGImage, tu as plein d'exemple d'utilisation

[hanou88]

plutôt chargement merci bien

[hanou88]

comment appliqué cette programme sur une image sous builder c++.
je suis débutant en builder et c'est premier fois que j'utilise builder en traitement d'image aide moi svp.

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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/* otsu_th.c */
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>
#include "mypgm.h"
 
void otsu_th( )
     /* binarization by Otsu's method 
	based on maximization of inter-class variance */
 
{
  int hist[GRAYLEVEL];
  double prob[GRAYLEVEL], omega[GRAYLEVEL]; /* prob of graylevels */
  double myu[GRAYLEVEL];   /* mean value for separation */
  double max_sigma, sigma[GRAYLEVEL]; /* inter-class variance */
  int i, x, y; /* Loop variable */
  int threshold; /* threshold for binarization */
 
  printf("Otsu's binarization process starts now.\n");
 
  /* Histogram generation */
  for (i = 0; i < GRAYLEVEL; i++) hist[i] = 0;
  for (y = 0; y < y_size1; y++)
    for (x = 0; x < x_size1; x++) {
      hist[image1[y][x]]++;
    }
  /* calculation of probability density */
  for ( i = 0; i < GRAYLEVEL; i ++ ) {
    prob[i] = (double)hist[i] / (x_size1 * y_size1);
  }
 
  /* omega & myu generation */
  omega[0] = prob[0];
  myu[0] = 0.0;       /* 0.0 times prob[0] equals zero */
  for (i = 1; i < GRAYLEVEL; i++) {
    omega[i] = omega[i-1] + prob[i];
    myu[i] = myu[i-1] + i*prob[i];
  }
 
  /* sigma maximization
     sigma stands for inter-class variance 
     and determines optimal threshold value */
  threshold = 0;
  max_sigma = 0.0;
  for (i = 0; i < GRAYLEVEL-1; i++) {
    if (omega[i] != 0.0 && omega[i] != 1.0)
      sigma[i] = pow(myu[GRAYLEVEL-1]*omega[i] - myu[i], 2) / 
	(omega[i]*(1.0 - omega[i]));
    else
      sigma[i] = 0.0;
    if (sigma[i] > max_sigma) {
      max_sigma = sigma[i];
      threshold = i;
    }
  }
 
  printf("\nthreshold value = %d\n", threshold);
 
  /* binarization output into image2 */
  x_size2 = x_size1;
  y_size2 = y_size1;
  for (y = 0; y < y_size2; y++)
    for (x = 0; x < x_size2; x++)
      if (image1[y][x] > threshold)
	image2[y][x] = MAX_BRIGHTNESS;
      else
	image2[y][x] = 0;
 
}
 
 
main( )
{
  load_image_data( ); /* input image1 */
  otsu_th( );         /* Otsu's binarization method is applied */
  save_image_data( ); /* output image2 */
  return 0;
}

[dz_robotix]

@Hanou,

C'est quoi la problématiaque au juste? passer de RGV vers niveaux de gris? de plus je te conseil d'utiliser les librairies du traitement d'image c'est plus facile et surtout plus optimisé.

Expliques la problématique, puis on verra

comment appliqué cette programme sur une image sous builder c++.
je suis débutant en builder et c'est premier fois que j'utilise builder en traitement d'image aide moi svp.

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/* otsu_th.c */
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>
#include "mypgm.h"
 
void otsu_th( )
     /* binarization by Otsu's method 
	based on maximization of inter-class variance */
 
{
  int hist[GRAYLEVEL];
  double prob[GRAYLEVEL], omega[GRAYLEVEL]; /* prob of graylevels */
  double myu[GRAYLEVEL];   /* mean value for separation */
  double max_sigma, sigma[GRAYLEVEL]; /* inter-class variance */
  int i, x, y; /* Loop variable */
  int threshold; /* threshold for binarization */
 
  printf("Otsu's binarization process starts now.\n");
 
  /* Histogram generation */
  for (i = 0; i < GRAYLEVEL; i++) hist[i] = 0;
  for (y = 0; y < y_size1; y++)
    for (x = 0; x < x_size1; x++) {
      hist[image1[y][x]]++;
    }
  /* calculation of probability density */
  for ( i = 0; i < GRAYLEVEL; i ++ ) {
    prob[i] = (double)hist[i] / (x_size1 * y_size1);
  }
 
  /* omega & myu generation */
  omega[0] = prob[0];
  myu[0] = 0.0;       /* 0.0 times prob[0] equals zero */
  for (i = 1; i < GRAYLEVEL; i++) {
    omega[i] = omega[i-1] + prob[i];
    myu[i] = myu[i-1] + i*prob[i];
  }
 
  /* sigma maximization
     sigma stands for inter-class variance 
     and determines optimal threshold value */
  threshold = 0;
  max_sigma = 0.0;
  for (i = 0; i < GRAYLEVEL-1; i++) {
    if (omega[i] != 0.0 && omega[i] != 1.0)
      sigma[i] = pow(myu[GRAYLEVEL-1]*omega[i] - myu[i], 2) / 
	(omega[i]*(1.0 - omega[i]));
    else
      sigma[i] = 0.0;
    if (sigma[i] > max_sigma) {
      max_sigma = sigma[i];
      threshold = i;
    }
  }
 
  printf("\nthreshold value = %d\n", threshold);
 
  /* binarization output into image2 */
  x_size2 = x_size1;
  y_size2 = y_size1;
  for (y = 0; y < y_size2; y++)
    for (x = 0; x < x_size2; x++)
      if (image1[y][x] > threshold)
	image2[y][x] = MAX_BRIGHTNESS;
      else
	image2[y][x] = 0;
 
}
 
 
main( )
{
  load_image_data( ); /* input image1 */
  otsu_th( );         /* Otsu's binarization method is applied */
  save_image_data( ); /* output image2 */
  return 0;
}

[hanou88]

@Hanou,

C'est quoi la problématiaque au juste? passer de RGV vers niveaux de gris? de plus je te conseil d'utiliser les librairies du traitement d'image c'est plus facile et surtout plus optimisé.

Expliques la problématique, puis on verra

salut, le problème la binarisation d'une image.
le programme en c comment je peut l'utulisé en builder c++

[hanou88]

je veux convertir l'image original au image binaire avec builder c++et bien sur l'affichage de résultat sur une fenêtre, et limage original dans une autre fenêtre .

[dz_robotix]

je veux convertir l'image original au image binaire avec builder c++et bien sur l'affichage de résultat sur une fenêtre, et limage original dans une autre fenêtre .

D'accord,
et bien c'est facile de le faire sans pour autant passer par des trucs complexes...
pour binariser une image t'aurad besoin d'un seuil (threshold), tu parcour la matrice de ton image pixel par pixel, et tu teste: si la valeur rgb est supperieur à se threshold alors tu poses: valeur_pixel(i,j)=1, else valeur_pixel(i,j)=0.

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int Threshold=50; // exemple de seuil, a toi de voir pour cette valeur....
for(int i=0;i<Bitmap->Height ; i++)
for(int j=0;j<Bitmap->Width;j++)
{{
if(Image->Canvas->Pixels[i][j]>= Threshold)Image->Canvas->Pixels[i][j]=1;
else Image->Canvas->Pixels[i][j]=0;
}}
 
//----fin binarisation
//sinon pour l'affichage sur la 2° fenêtre c'est facile aussi, il suffit de de sauvegarder l'image binariser et la réouvrire dans la nouvelle fenetre ou de nommer un autre objet image dynamique...

[hanou88]

oh c'est tout! je pensais que builder comme le c 100%
est ce que tu a un document sur la programmation de builder c++ dans le traitement d'image?svp aidez moi.
j'ai comme un projet de fin d'étude identification par empreinte digitals avec builder c++ et je suis perdu.

[dz_robotix]

T'auras pas besoin de Builder pour faire le traitement d'image mais plutot des librairies comme ImageMAgick ou Opencv. C'est plus facile.

et ce que t'as essayé l'exemple de binarisation?
Sinon concernant la reconnaissance d'empreinte, c'est le modèl statistique qui se fait derière qui doit être préparer car l'étape de binarisation doit être fait a priori, pour que le modèl à HMM ou réseaux de neuronnes reçoit l'image binariée pour la traiter....

Par contre, je croyait les images des empreintes sont déja binarisées? je me trompe?

oh c'est tout! je pensais que builder comme le c 100%
est ce que tu a un document sur la programmation de builder c++ dans le traitement d'image?svp aidez moi.
j'ai comme un projet de fin d'étude identification par empreinte digitals avec builder c++ et je suis perdu.

[hanou88]

T'auras pas besoin de Builder pour faire le traitement d'image mais plutot des librairies comme ImageMAgick ou Opencv. C'est plus facile.

et ce que t'as essayé l'exemple de binarisation?
Sinon concernant la reconnaissance d'empreinte, c'est le modèl statistique qui se fait derière qui doit être préparer car l'étape de binarisation doit être fait a priori, pour que le modèl à HMM ou réseaux de neuronnes reçoit l'image binariée pour la traiter....

Par contre, je croyait les images des empreintes sont déja binarisées? je me trompe?

oui j'ai essayé il y a des erreurs

Code :

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[C++ Warning] Unit1.cpp(36): W8004 'Threshold' is assigned a value that is never used
[C++ Error] Unit1.cpp(32): E2451 Undefined symbol 'Image'
[C++ Error] Unit1.cpp(29): E2451 Undefined symbol 'Bitmap'

je travail avec les algorithmes génétique je ne travail pas avec les réseau de neurone .
l'image d'empreinte en niveau de gris.

[dz_robotix]

Bien sur, je l'ai fait à titre illustratif;

Poses un objet TImage sur ta forme, et essayes se code la

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	TPicture * pict = new TPicture;
	Graphics::TBitmap *bmpPicture = new Graphics::TBitmap;
 
	bmpPicture->LoadFromFile(L"C:\\f.bmp");
	pict->Bitmap = bmpPicture;
 
	Image1->Picture = pict;
        Image1->Width=pct->Bitmap->Width;
        Image1->Height=pct->Bitmap->Height;
 
int Threshold=240*240*240; // exemple de seuil, a toi de voir pour cette valeur....
for(int i=0;i<Image1->Height; i++)
for(int j=0;j<Image1->Width;j++)
{{
if(Image1->Canvas->Pixels[i][j]>= Threshold)Image1->Canvas->Pixels[i][j]=255*255*255;
else Image1->Canvas->Pixels[i][j]=0;
}}

Remarque: c'est un petit exemple, à toi de voir concernant le threshold ou le type du canal utilisé si c'est RGB, sinon si c'est niveau de gris, le threshold doit être entre zero et 255....

oui j'ai essayé il y a des erreurs

Code :

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[C++ Warning] Unit1.cpp(36): W8004 'Threshold' is assigned a value that is never used
[C++ Error] Unit1.cpp(32): E2451 Undefined symbol 'Image'
[C++ Error] Unit1.cpp(29): E2451 Undefined symbol 'Bitmap'

je travail avec les algorithmes génétique je ne travail pas avec les réseau de neurone .
l'image d'empreinte en niveau de gris.

[hanou88]

Merci bien pour tes efforts,il y a erreur aussi!

Code :

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[C++ Error] Unit1.cpp(35): E2451 Undefined symbol 'pct'
[C++ Warning] Unit1.cpp(42): W8018 Assigning int to TColor
[C++ Warning] Unit1.cpp(43): W8018 Assigning int to TColor

[dz_robotix]

Remplacer par pict

Merci bien pour tes efforts,il y a erreur aussi!
[C++ Error] Unit1.cpp(35): E2451 Undefined symbol 'pct'
[C++ Warning] Unit1.cpp(42): W8018 Assigning int to TColor
[C++ Warning] Unit1.cpp(43): W8018 Assigning int to TColor

[hanou88]

merci bien , il reste maintenant l'affichage de résultat , désolé j'ai posé beaucoup des questions peut être bêtes , merci encore pour tes éffort

[dz_robotix]

Il me semble que la binarisation se fait directement sur Image1, sinon je te conseil de travailler avec la librairie Opencv c'est plus facile.

merci bien , il reste maintenant l'affichage de résultat , désolé j'ai posé beaucoup des questions peut être bêtes , merci encore pour tes éffort

[hanou88]

ok merci beaucoup

[hanou88]

@dz_robotix
comment utiliser la bibliothèque opencv et comment l'intégrer et builder ?