Discussion :

[Mosoka]

salut,
je travaille sur un projet de reconnaissance des caractères manuscrits, notre méthode consiste a calculer les points caractéristiques (les invariants) d'un caractère( 22 points ). maintenent ce que je cherche faire est :
"en supposant qu'on a une image qui contient plusieurs caractère manuscrits, comment faire pour isoler chaque caractère de l'image séparément, sans éliminer aucun caractère ??"

j'ai pensez a la détections des contours soit par canny ou bien segmentation en utilisons la fonctin egde ( je travail sur mathlab), mais ca va compliquer le travaille sur surtout que je vais soutenir prochainement le projet!!
je veux seulement

[Pienpien]

Peux tu nous montrer un exemple de ce que tu aimerais détecter pour connaître la qualité du fond, l'espacement entre les lettres etc

[Mosoka]

voici mon ami un exemple d'image :

[ame=http://www.zshare.net/image/90785251bace6ac6/]Photo 001.jpg - 0.06MB[/ame]

[DocteurV]

Si j'étais à ta place, je procéderais en 3 étapes :

1. Binariser l'image en utilisant les fonctions rgb2gray et graythresh
2. Un peu de morphologie mathématique du style de imdilate ou imclose pour que les branches des lettres soient toutes connexes.
3. Labelisation des objets connexes en utilisant bwlabeln par exemple

En guise de résultat tu devrais avoir une image labelisée avec un label différent pour chaque lettre.

Je ne suis pas au boulot là, donc je n'ai pas matlab pour t'envoyer un script, mais si tu fouilles dans l'aide des fonctions que je t'ai données, tu devrais t'en sortir.

J'espère que ca t'aidera.
a+

[Pienpien]

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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im=imread('C:\Documents and Settings\Imagerie\Bureau\Photo 001.jpg');
imshow(im);
level=graythresh(im);
 
imbw=im2bw(im,level);
imbw=imcomplement(imbw);
figure;imshow(imbw);
 
%permet de dilater les traits
%(Tu peux essayer de changer disk par autre chose et aussi utiliser la
%fonction imerode('line',      ) voir doc    pour enlever les lignes peut être
se = strel('disk',5);
imdil=imdilate(imbw,se);
figure;imshow(imdil);
 
%repère les régions (tu peux changer les paramètres à étudier je les ai mis au pif
L = bwlabel(imdil);
stats = regionprops(L,'Area','Centroid','MajorAxisLength','MinorAxisLength','Orientation','Perimeter','Image','BoundingBox');

Petit script simple à voir ce que tu veux exploiter et modifier.

Mais bon le truc principal ici c'est d'agrandir tes traits car ils sont trop fin et disparaissent avec le passage en noir et blanc (à la limite tu peux essayer de mettre un level à la main voir si ca marche mieux)

Après jouer sur l'érosion et la dilatation avec certaines formes etc te permettra de faire d'autres choses.

Toutes les données sont stockées dans le tableau de structure stats où tu peux facilement aller rechercher les données de la manière suivante :

aire=stats(1).Area;

[Mr.ux]

Salut,

Le filtre de Gabor est pas mal utilisé pour ca : have a look (il y a meme le code matlab et un exemple d'ocr sur des caracteres chinois).

A+

[Mosoka]

merci d'avoir répondu, et merci pour le script mon ami.
l'image étais juste un exemple pour illustrer je peux modifié la clarté des caractères en utilisant un feutre. Mon objectif est d'identifier un "caractère test" (qu'on va fournit comme entrer au script matlab) dans une image de caractères !

ce que je cherche est: comment isoler chaque caractère de l'image pour calculer ces points caractéristique, ensuite calculer le nombre des points d'appariements entre chaque caractère de l'image est le caractère test.

j'en ai déjà le programme qui calcul les points caractéristiques (program_ps.mat) et celui qui calcul le nombres des points d'appariements(find_nearest_neighbours.mat)

[ToTo13]

Oulala... inutile de partir sur des méthodes trop complexes.

Il tout d'abord réussir à isoler chaque ligne qui contient des caractères.
Pour cela une méthode simple est d'utiliser les histogrammes de projections. Là tu fais une projection horizontale. Les endroits où tu auras 0 sont les séparations entre les lignes.

Ensuite, tu refais de même avec une projection verticale pour chacune des lignes précédemment segmentée.
Tu auras alors isolé chaque caractère.

Si ton image n'est pas binaire, il te faudra alors seuiller préalablement ou faire des projections en niveaux de gris et prendre les maxima pour les séparations et non les minima.

[Mosoka]

la méthode décrite au dessus est imposé par l'encadrant.
any ideas ?

[pseudocode]

la méthode décrite au dessus est imposé par l'encadrant.
any ideas ?

La méthode de Toto13 reste applicable : il s'agit d'identifier les "vides" entre les caractères. D'abord rechercher des lignes vides afin de découper l'image en bandes horizontales. Puis, dans chaque bande, rechercher des colonnes vides afin de découper la bande en rectangle (qui contient normalement un seul caractère).

Sinon, il y a aussi la traditionnelle segmentation "watershed".

[pretyy]

Oulala... inutile de partir sur des méthodes trop complexes.

Il tout d'abord réussir à isoler chaque ligne qui contient des caractères.
Pour cela une méthode simple est d'utiliser les histogrammes de projections. Là tu fais une projection horizontale. Les endroits où tu auras 0 sont les séparations entre les lignes.

Ensuite, tu refais de même avec une projection verticale pour chacune des lignes précédemment segmentée.
Tu auras alors isolé chaque caractère.

Si ton image n'est pas binaire, il te faudra alors seuiller préalablement ou faire des projections en niveaux de gris et prendre les maxima pour les séparations et non les minima.

Salut,
Comment peut_on choisir le seuil pour la segmentation
merci

[ToTo13]

Salut,
Comment peut_on choisir le seuil pour la segmentation
merci

Dans le cas de l'image en exemple ci-dessus, tout ce qui n'est pas nul, donc seuil à 1 après avoir inverser l'image.
Toutefois, il y a toujours un léger dégradé difficilement perceptible. Alors dans des images aussi facile, on prend un seuil médian du type 128. Sinon on augmente le contraste avant de seuiller.