Discussion :

[ToTo13]

Bonjour,

j'ai détecté des formes/candidats dans une image. Ces candidats ont une forme plus ou moins gaussienne.

Pour chaque candidat, j'aimerai dans un premier temps trouver automatiquement les paramètres de la gaussienne qui représenterait le mieux le candidat.

Dans une seconde phase, j'aimerai calculer l'erreur par rapport à cette gaussienne.

Est ce que quelqu'un saurait comment faire ?
Je me doute qu'il faut utiliser un moindre carré pour déterminer les paramètres.
Est ce quelqu'un aurait du code pour faire ce que je souhaite ?

Merci par avance

[__dardanos__]

Salut,
Si tu connais Python, tu peux regarder ce que j'avais fait pour répondre à cette question.

[ToTo13]

Je connais un peu Python, c'est un langage comme un autre.
Par contre je ne connais pas Numpy et scipy, notamment les fonctions fftfreq et fit_curve qui sont utilisées.
De plus j'ai plutôt un problème 2D.

[ToTo13]

Mais au final, quel était l'algorithme utilisé ? (je peux sans doute le refaire)

[__dardanos__]

C'est les moindres carrés : l'ensemble des points est comparé à une expression analytique (ici une gaussienne).
La méthode fonctionne aussi en 2D.

[Alexis.M]

J'ai un peu de mal à visualiser ce dont tu parles. Peut-être pourrais-tu donner un exemple de ce que tu appelles des formes gaussiennes dans une image 2D ?