Discussion :

[membreComplexe12]

Bonjour tous,

j'ai une image (notée n°1 en PJ) qui a une forme un peu special qui est composé d'un rectangle et d'une sorte de scie courbée.

Ce que je souhaite:
1) c'est déterminer les pic et les creux de mes dents (en rouge et en bleu sur l'image N°2)
2) j'aimerai aussi déterminer la fonction qui représente la courbe extérieure (en vert entre les étoiles)

Premiere solution :
1) déterminer une matrice rempli de 0 et 1 (1 si noir 0 sinon)
2) ranger les abscisses et ordonnées des pixels noir dans des vecteur X et Y
3) ensuite faire passer un polynome de type moindre carré d'ordre 3 ou 4 par tous les pixels par groupe de 30pixels
4) ensuite, je connaitrait donc la fonction contour de mon image (par morceaux)
5) une fois que je connais ces fonctions je peux regarder par exemple le signe de la dérivée seconde et en déduire la courbure et savoir si je suis sur un pic de dent ou un creux.
6) ensuite pour approcher la courbure extérieur par une fonction je ne sais pas trop quoi faire...

Deuxieme solution :
1) j'aimerai déterminer l'enveloppe de cette géométrie mais par contre je ne sais pas comment faire pour ceci...
2) je sais que la fonction "convhull" pour faire ce genre de chose mais c'est une fonction convexe or moi j'ai besoin d'une fonction non convexe
-> il y a t il quelque chose sous matlab pour faire ceci facilement?
3) une fois que j'ai cette enveloppe avez vous une idée de comment déterminer les dents ?

Je vous remercie pour l'aide et les conseils que vous pourrez me donner

[Jerome Briot]

1) j'aimerai déterminer l'enveloppe de cette géométrie mais par contre je ne sais pas comment faire pour ceci...

Deux pistes :

• contour Snake
• Alpha Shapes

[membreComplexe12]

merci d'DUT d'avoir pris le temps de répondre!

pourrais tu m'en dire un peu plus s'il te plait sur ces deux algo ?

Snake:
d'après ce que j'ai compris on part d'un coutour que l'on va faire intéragir avec notre forme afin que ça vienne l'épouser.

Le soucis de cet algo d'après ce que j'en ai vu c'est qu'il peut ne pas bien épouser les formes lorsqu'elles sont beaucoup accidentés ?

du coup pour repérer les "dents" qui se trouve sur mon schéma ça risque d'être compliqué ?

Alpha:

je n'ai pas compris vraiment cet algo... il détecte lui même les bord d'un contour et il construit un maillage à l'intérieur ?

une fois le maillage obtenu il en déduit les coordonnées du contour ?

si c'est bien ceci ça me parait super.

Plus robuste?

Dans les deux algo que tu m'as proposé pourrais tu me donner des informations sur la robustesse ?

en fait ce traitement d'image devra être totalement automatisé donc j'ai besoin d'un algo qui puisse me détecter tous les contours même si la forme a un peu changée et le but c'est que je n'ai pas a vérifier se traitement.

bref, il me faut quelque chose de très robuste.
De ceux que tu as cité lequel te semble le mieux ?

[Jerome Briot]

La robustesse dépend de la variabilité des cas que tu étudieras.
Difficile de te répondre précisément.

L'Alpha Shape consiste grossièrement à faire "rouler" un cercle sur ton nuage de point et à connecter 2 à 2 les points interdisant le cercle de pénétrer dans le nuage. Tout repose donc sur le choix du diamètre du cercle.

Sinon il y a aussi l'algorithme de Moore

Et sous MATLAB, tu as la fonction contour qui fonctionne grosso modo comme les Marching Squares

Pour la détection des différentes zones, tu peux tracer la variation angulaire entre chaque segment du contour le long de ce contour.

Mais je ne suis pas non plus un spécialiste de ce genre d'algorithme, d'autres auront donc sans doute de meilleures solutions à te proposer.

[membreComplexe12]

merci beaucoup DUT, ça m'aide déjà beaucoup

[membreComplexe12]

on m'a proposé une approche que je trouve intéressante et j'aimerai avoir ton avis s'il te plait. Surout comment réalisé les points 6° et 7° avec matlab

1°) on prends l'image et on l'a convertie en matrice que je noterai A (1 si pixel noir 0 si pixel blanc)

2°) on parcours la matrice A sur la première ligne et :

- si on détecte un pixel "i" blanc" et le pixel "i+1" noir alors on stock dans une matrice B la valeur "+1".

- si on détecte un pixel "i" noir" et le pixel "i+1" blanc alors on stock dans une matrice B la valeur "-1".

- si on est pas dans un de ces cas alors on met 0.

3°) à la fin de ceci on fait la même chose dans le sens vertical (en ne remettant pas à 0 un indice qui aurait déjà eu la valeur

"+1" ou "-1" lors du parcours horizontal).

4°) une fois ceci effectué on aura donc une matrice qui représentera tous les contours de l'image. Afin d'avoir une ligne moyenne on peut

parcourir tout les pixel qui ont un signe "+1" et on regarde le point "-1" le plus proche et on efface les deux points du départ et on ne conserve que le pixel

qui se trouver entre ces deux derniers et on sauvegarde dans une matrice C.

5°) une fois que l'on a fait ceci on a les pixels qui sont déterminé à partir de la ligne moyenne du contour et stocké dans la matrice C.

6°) ensuite le but serait de chercher à faire passer une fonction par tout ces points (par exemple avec des splines ou des polynomes de type moindre carré)

7°) et enfin on peut déterminer la courbure en étudiant la variation de la fonction localement.


Qu'en penses tu ? aurais tu une idée pour les points 6° et 7° car je ne vois pas trop comment faire de manière pratique avec matlab ...
en fait mon problème c'est que si je veux faire passer une spline il faut que met points soient bien ordonnées dans le bon ordre... sinon ma spline va faire n'importe quoi