Discussion :

[alimo]

Bonjour à tous,

Tout à fait novice avec le logiciel ImageJ (voir même avec l'analyse d'images), on m'a confié la mission d'analyser des carottes d'argile dans le but de décrire le gisement, avec ce logiciel.

Je bute sur pas mal de soucis, mais il y en a un parmi les autres qui me donne beaucoup de fil à retordre :
La première analyse que je veux faire est d'ordre colorimétrique : je voudrais pouvoir extraire d'une sélection la (ou les!) couleurs dominantes, non pas en niveaux de gris mais en RGB par triplet (c'est à dire pas en regardant indépendamment l'histogramme des trois canaux).
Je vous joint une image une image pour vous situer : ici mon oeil voit deux couleurs distinctes le bleu (en pointant cela me donne 188,230,252 en gros) et le taupe (autour des 205,210,239). Comment les faire reconnaître par le logiciel et stocker les données ? (l'idéal serait même d'obtenir dans un second temps des % : X% de l'image est bleue, Y% est taupe).
Si jamais vous voyez un autre logiciel capable d'efectuer ces mesures (avec ou sans référenciel associé d'ailleurs) je suis aussi prenneuse.

Merci d'avance pour votre aide !

[Kangourou]

salut,

ImageJ propose plusieurs plugins pour faire de la segmentation en se basant sur les couleurs. L'idée est tout de même d'avoir des classes de couleurs reproductibles d'une image à l'autre, et si possible avec des conditions d'acquisition similaires.

Parmi les pistes :

• Color Threshold, de Gabriel Landini qui permet de seuiller les composantes mais en changeant d'espace couleur (Lab, HSV...)
• Trainable Weka Segmentation : l'idée est d'initialiser des régions correspondant à chaque couleur, et par apprentissage on classifie chaque pixel de l'image
• Color Segmengtation : un plugin un peu similaire, peut-être plus simple et plus direct, développé à l'EPFL.

A+

[alimo]

Merci pour votre réponse Kangourou,

Qu'entendez-vous par classe de couleur reproductible?
Pour ce qui en est des conditions d'acquisition similaires, je dirais qu'elles le sont en théorie (mode de prise de vue reproduiti le plus fidèlement possible à chaque prise), mais dans la pratique il y a des ombres et distorsions. Mais passons, un problème à la fois.

Pour le seuillage des composants je vois comment procéder pour isoler manuellement mon bleu par exemple, du coup mesurer l'aire par rapport à ma zone cibler et obtenir mon pourcentage fonctionne (merci pour cela). Mais là encore comment obtenir ma couleur moyenne en RGB et non en niveau de gris?

Sinon je vais de ce pas jeter un oeil àTrainable Weka Segmentation.

[ToTo13]

Est ce que l'on pourrait avoir une image réelle pour se faire une idée, on ne voit rien sur la miniature.

L'idée serait peut être justement de faire du clustering, mais pour un résultat convenable, il faudrait cliquer un point par couleur qui t'intéresse.

[alimo]

Cette image vous convient-elle mieux?

Je viens de regarder ce qu'est le clustering, comment le mettre en place ici?

[ToTo13]

yes, c'est beaucoup mieux :-)

Je commencerai donc par délimiter la carotte. Je ferai bien une transformée de Hough pour trouver le haut ou le bas. Sinon un filtre de Gabor pourrait aussi convenir.

Ensuite, je confirme qu'un clic/trait par zone suivi d'un clustering pourrait donner de bon résultats.