Discussion :

[Fatima2014]

Bonjour, Je cherche à faire une implémentation OpenCV en C++ similaire à ce code ci-dessous sur Matlab, pouvez vous m'aider à faire cette conversion..
Il s'agit de la dérivée gaussienne:

Code matlab :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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function [H]= gDer(img,sigma, iorder,jorder)
 
%Initialize the filter
break_off_sigma = 3.;
filtersize = floor(break_off_sigma*sigma+0.5);
img=fill_border(img,filtersize);
x=-filtersize:1:filtersize;
Gauss=1/(sqrt(2 * pi) * sigma)* exp((x.^2)/(-2 * sigma * sigma) );
 
switch(iorder)
case 0
    Gx= Gauss/sum(Gauss);
case 1
    Gx  =  -(x/sigma^2).*Gauss;
    Gx  =  Gx./(sum(sum(x.*Gx)));
end
 
H = filter2(Gx,img);
 
switch(jorder)
case 0
    Gy= Gauss/sum(Gauss);
case 1
    Gy  =  -(x/sigma^2).*Gauss;
    Gy  =  Gy./(sum(sum(x.*Gy)));
end
 
H = filter2(Gy',H);
H=H(filtersize+1:size(H,1)-filtersize,filtersize+1:size(H,2)-filtersize);

Merci d'avance

[azassma]

Essayez d'écrire un petit code en C++ et là où vous avez des problèmes on va vous aidez

[Fatima2014]

Bonjour;
Merci azassma
J'ai essayé de convertir la fonction "gDer" écrite sur Matlab (voir le code ci-dessus )en langage c++ (openCV sur Visual studio): mais , lors de l exécution il m'affiche cet erreur:
Unhandled exception at 0x7537812f in EdgeDetection_ST1.exe: Microsoft C++ exception: cv::Exception at memory location 0x0036f6a4..

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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#include <iostream>
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>
#include "opencv2/core/core.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/features2d/features2d.hpp"
 
using namespace cv;
using namespace std;
 
void  gDer(cv::Mat src, cv::Mat dst, int sigma, int iorder, int jorder) 
{
    int kernelSize = floor(3*sigma + 0.5);
    cv::Mat Gauss;
    cv::Mat dGauss;
    cv::Mat Gauss_x;
    cv::Mat Gauss_y;
    cv::Mat S1;
 
    for( int x = -kernelSize;x<=kernelSize;++x )
    {  
        float coef= (-x*x)/(2 * sigma * sigma);
        Gauss = 1/(sigma*(sqrt(2 * CV_PI)) * sigma)* exp(coef);
        dGauss = (-x/sigma^2) / (1/(sigma*(sqrt(2 * CV_PI)) * sigma)* exp(coef));
        S1= x*dGauss;
    }
 
    switch( iorder )
    { 
    case 0:
        divide(Gauss,cv::sum(Gauss),Gauss_x );
        break;
    case 1:
        divide(dGauss,sum(sum(S1)),Gauss_x );
        break; 
    } // end of switch
 
    switch( jorder )
    { 
    case 0:
        divide(Gauss,cv::sum(Gauss),Gauss_y );
        break;
    case 1:
        divide(dGauss,sum(sum(S1)),Gauss_y );
        break;
    } // end of switch
 
    cv::transpose(Gauss_y, Gauss_y);
    dst = src.clone();
    cv::sepFilter2D (src, dst, -1, Gauss_x, Gauss_y, cv::Point (-1, -1), 0);
}
 
int main( int argc, char** argv )
{
    if( argc != 2 ) {
        std::cerr << "Usage: " << argv[0] << " <InputImage>" << std::endl;
        return EXIT_FAILURE;
    }
    cv::Mat image = cv::imread( argv[1], 1);
    if(!image.data) {
        return EXIT_FAILURE;
    }
 
    cv::vector<cv::Mat> color (3);
    cv::split (image, color);
 
    cv::Mat Rx=color[2].clone();
    gDer(color[2],Rx,1, 0, 1);
 
    cv::imshow( "Display Image", image );
 
    cv::imshow ("Rx.png", Rx);
 
    cv::waitKey(0);
    return EXIT_SUCCESS;
 
}

J'ai besoin de votre aide et merci d'avance..