Discussion :

[JackieMIF]

Bonjour,

Voilà je suis debutant dans le domaine, pour mon stage, on me demande d'appliquer à une image la fonction cvsobel de la bibliotheque Opencv puis sur le resultat de cette image appliquer la fonction cvthreshold. Puis je devrais appliquer la transformé de Hough pour detecter le cercle que j'ai entouré en rouge sur le screenshot. Par contre je n'ai pas envie que cette dernière fonction detecte d'autres cercles comme celui juste au dessus par exemple...
Parce que une fois que j'aurais fait cela il faudra que j'integre l'ensemble de ma fonction dans un programme utilisant une camera et qui devra detecter le cercle lorsque l'on bouge la camera.
Donc ma question est : est-il possible de modifier les paramètres des fonctions (sobel + threshold) afin de pouvoir mieux se focaliser sur le cercle a traiter?
Merci a ceux qui pourront me repondre! (je joins le code en dessous)

Code :

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#include <stdlib.h>
#include "StdAfx.h"

using namespace cv;

int main( )
{

	int height,width,step,step_mono,channels;       
   
/*Here i have declared step_mono for handling the widthstep member of a monochrome image*/

	uchar *data,*data_mono;                            /*similarly data mono for handling the data of monochrome image*/


	int i,j,k;

  //Mat src;
  Mat src_gray;
  Mat grad;
  char* window_name = "Sobel Demo - Simple Edge Detector";
  int scale = 1;
  int delta = 0;
  int ddepth = CV_16S;

  int c;


/// Load an image
IplImage* frame=cvLoadImage("D:/Entwicklung/OpenCV/2010/test threshold/Release/sobel.bmp",1);

if( frame == NULL )
{ return -1; }

Mat src(frame);


  GaussianBlur(src, src, Size(3,3), 0, 0, BORDER_DEFAULT );

  /// Convert it to gray
  cvtColor( src, src_gray, CV_RGB2GRAY );

  /// Create window
  namedWindow( window_name, CV_WINDOW_AUTOSIZE );

  /// Generate grad_x and grad_y
  Mat grad_x, grad_y;
  Mat abs_grad_x, abs_grad_y;

  /// Gradient X
  //Scharr( src_gray, grad_x, ddepth, 1, 0, scale, delta, BORDER_DEFAULT );
  Sobel( src_gray, grad_x, ddepth, 1, 0, 3, scale, delta, BORDER_DEFAULT );
  convertScaleAbs( grad_x, abs_grad_x );

  /// Gradient Y
  //Scharr( src_gray, grad_y, ddepth, 0, 1, scale, delta, BORDER_DEFAULT );
  Sobel( src_gray, grad_y, ddepth, 0, 1, 3, scale, delta, BORDER_DEFAULT );
  convertScaleAbs( grad_y, abs_grad_y );

  /// Total Gradient (approximate)
  addWeighted( abs_grad_x, 0.5, abs_grad_y, 0.5, 0, grad );

  imshow( window_name, grad );
  //waitKey(0);

  //Resultat de grad dans IPL ....
  //IplImage  mono_thres=cvCreateImage( cvGetSize(frame), 8, 1 );
 IplImage frame2(grad);     



 //Faire à la fin
 IplImage* mono_thres=cvCreateImage( cvGetSize(&frame2), 8, 1 );


	height = frame2.height;                           /*height is a member of IPLIMAGE structure and hence it comes handy like this in such situations, and same goes with below four statements*/
	width = frame2.width;
	step = frame2.widthStep;
	step_mono = mono_thres->widthStep;
	channels = frame2.nChannels;                      /*Number of channels in the image*/

	data = (uchar *)frame2.imageData;                 /*Image is treated as as unsigned char data hence we use an unsigned char pointer to point to the same*/
	cvNamedWindow("My Window", CV_WINDOW_AUTOSIZE );
	data_mono = (uchar *)mono_thres-> imageData;       /*data of mono image is handled by the data_mono*/
 
	for(i=0;i < height;i++) for(j=0;j < width;j++)      /*I am copying the first channel from the image in "frame" in the monochrome image with the help of this line below..*/ 
		data_mono[i*step_mono+j*1+0]=data[i*step+j*channels+0];

		

	cvThreshold(mono_thres,mono_thres,12,               /*70 is the lower cut off*/
	40,                                                /*this is the higher cut off*/
	CV_THRESH_BINARY                                    /*The type of thresholding,more description in the documentation*/
										  
	);

  //imshow( window_name, grad );

cvShowImage("My Window",mono_thres);

  waitKey(0);
  cvDestroyWindow( "My Window" );


  return 0;
  }