Discussion :

[saturn1]

Bonjour, je fais de la segmentation de vidéo.
L'idée en cours:
1. un utilisateur rentre une première forme grossière d'un snake.
2. raffinement.
3. Snake non parfait alors utilistateur corrige le snake. Enregistrement des points qui se sont mal placé sur la forme.
4. D'une frame à l'autre, dilatation du snake puis raffinage encore.

Quelle solution existe pour que d'une frame à l'autre l'utilisteur puisse minimiser les corrections de snake?

Je pense qu'avoir un snake parfait n'est pas possible sur les images que je traite.
C'est pour cela qu'une solution avec des keyframes et une interpolation me semble idéal, mais je ne vois pas du tout comment implémenter cela.

Merci de votre aide.

[pseudocode]

Quelle solution existe pour que d'une frame à l'autre l'utilisteur puisse minimiser les corrections de snake?

La première idée qui me vient serait de déplacer grossièrement les points du snake en suivant le flot optique, puis d'affiner le déplacement en cherchant un point "destination" ayant les même caractéristiques locales que le points "source".

[saturn1]

Salut et merci.
Par les points à la même caractéristiques c'est trouver par exemple la somme couleur de 9 pixels avoisinants?(qui correspondent le mieux).

[pseudocode]

Salut et merci.
Par les points à la même caractéristiques c'est trouver par exemple la somme couleur de 9 pixels avoisinants?(qui correspondent le mieux).

Oui, c'est un peu cette idée là. Plutot que la somme on peut regarder la répartition des valeurs haute/basse dans le voisinage (Local binary patterns) ou la répartition des directions du gradient (SIFT).

[saturn1]

Bonjour, j'ai lu deux articles sur la segmentation par keyframes notamment

http://www.ee.columbia.edu/ln/dvmm/p...uoht-acm99.pdf

si par hasard quelqu'un a déjà implémenter un système pareil, ce serait cool de partager ses retours, notamment sur la fiabilité du système mis en place ainsi que le nombre de keyframes placé pour une séquence donnée.

Ainsi que cet article
http://grail.cs.washington.edu/projects/rotoscoping/

Dont il donne les sources assez complexes au première abord, mais l’exécutable plante un peu de partout ^_^ donc difficile de tester.

Merci.

[saturn1]

La première idée qui me vient serait de déplacer grossièrement les points du snake en suivant le flot optique, puis d'affiner le déplacement en cherchant un point "destination" ayant les même caractéristiques locales que le points "source".

J'ai teste l'optical flow et SURF pour tenter d'obtenir le déplacement entre 2 images consécutives.
Le probleme avec l'un ou l'autre, c'est qu'ils peuvent donner un resultat complètement aberrant.

SURF peut bien trouver la majorité des points d'une image a l'autre, mais il peut trouver par exemple un point complètement a l'oppose de l'image parce qu'ils se ressemblent.
Du coup après pour faire un snake la dessus...


Je me demande si procéder de la manière suivante peut améliorer le détecteur.
- traiter chaque point séparément avec un image roi restreint de +-20 pixels par exemple.

Merci a vous!

[pseudocode]

Je me demande si procéder de la manière suivante peut améliorer le détecteur.
- traiter chaque point séparément avec un image roi restreint de +-20 pixels par exemple.

Oui, je ne l'avais pas marqué dans mon message précédent, mais la recherche "fine" se fait dans le voisinage (estimé) du point final.

[saturn1]

Salut,
le flot optique donne des résultats plutôt convaincants.
Cependant j'aurai aimer coupler le flot optique avec un kalman, car par moment le flot optique comme surf donne des résultats un peu aberrants sur certains points.

Auriez vous une idee de comment melanger le filtre de kalman avec le flot optique.
J'ai vu qu'il existait des articles sur internet, mais ils sont assez complexes.

Merci.