Bonjour,

Je reviens vers vous avec mon application. Donc je dois faire une application sur iPhone qui sachant lire un numéro de chèque avec la police en mode code barre.

J'ai trouvé un petit algo qui permet de reconnaître une image dans une plus grande image, dont voici l'algo (pas trop long) :
Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
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#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include <iostream>
#include <stdio.h>
using namespace std;
using namespace cv;
 
/// Global Variables
Mat img; Mat templ; Mat result;
char* image_window = "Source Image";
char* result_window = "Result window";
int match_method;
int max_Trackbar = 5;
 
/// Function Headers
void MatchingMethod( int, void*);
/**@function main*/
int main( int argc, char** argv )
{
/// Load image and template
img = imread( argv[1], 1 );
templ = imread( argv[2], 1 );
 
/// Create windows
namedWindow( image_window, CV_WINDOW_AUTOSIZE );
namedWindow( result_window, CV_WINDOW_AUTOSIZE );
/// Create Trackbar
char* trackbar_label = "Method: \n 0: SQDIFF \n 1: SQDIFF NORMED \n 2: TM CCORR \n 3: TM CCORR NORMED \n 4: TM COEFF....";
createTrackbar( trackbar_label, image_window, &match_method, max_Trackbar, MatchingMethod );
MatchingMethod( 0, 0 );
waitKey(0);
return 0;
}
/**
*@function MatchingMethod
*@brief Trackbar callback
*/
void MatchingMethod( int, void*)
{
/// Source image to display
Mat img_display;
img.copyTo( img_display );
/// Create the result matrix
int result_cols = img.cols - templ.cols + 1;
int result_rows = img.rows - templ.rows + 1;
result.create( result_cols, result_rows, CV_32FC1 );
/// Do the Matching and Normalize
matchTemplate( img, templ, result, match_method );
normalize( result, result, 0, 1, NORM_MINMAX, -1, Mat() );
/// Localizing the best match with minMaxLoc
double minVal; double maxVal; Point minLoc; Point maxLoc;
Point matchLoc;
minMaxLoc( result, &minVal, &maxVal, &minLoc, &maxLoc, Mat() );
/// For SQDIFF and SQDIFF_NORMED, the best matches are lower values. For all the other methods, the higher the better
if( match_method == CV_TM_SQDIFF || match_method == CV_TM_SQDIFF_NORMED )
{ matchLoc = minLoc; }
else
{ matchLoc = maxLoc; }
/// Show me what you got
rectangle( img_display, matchLoc, Point( matchLoc.x + templ.cols , matchLoc.y + templ.rows ), Scalar::all(0), 2, 8, rectangle( result, matchLoc, Point( matchLoc.x + templ.cols , matchLoc.y + templ.rows ), Scalar::all(0), 2, 8, 0 );
imshow( image_window, img_display );
imshow( result_window, result );
return;
}
Est-il possible d'utiliser ce genre d'algo pour repérer un caractère (comme le "1") dans mes chèques, sachant que ma photo du "1" et ma photo de chèque peuvent avoir des différences de couleur, de contraste, de rotation, de forme, de taille, tout ça relativement faiblement (enfin ça dépend du photographe) ?

Je veux dire que les photos à macher se seront pas identiques à 100% mais on ne pourra pas confondre un "1" avec un "8" normalement.