Discussion :

[DaTheWolf]

On va finir par faire un cours entier.
Est-ce qu'il faut donc garder les points nonnull ou kan ou infinité (isFinite) et les garder selon les maximum du produit fet(H) /tr(H) qui soient les points d intérêt mais après j'ai du mal à comprendre même si ça a l'air de la trigo de base comme chercher des courbes qui relient les points d'intérêt ? Est-ce ça ?


Accessoirement j'imagine l'informatique comme un gouffre à pognon même si mon rêve c'est depuis toujours dee me lancer dedans.

[wiwaxia]

L'algorithme suit à la lettre les instructions données dans la documentation, à l'exception du remplacement déjà indiqué de la matrice carrée M(p) par un triplet.

J'ai repris le calcul des composantes (Dx, Dy) du vecteur Gradient(I), sur 3 couples de termes au lieu d'un seul.
Les valeurs calculées correspondent ici au sextuple des valeurs réelles, mais cela ne change rien en théorie au résultat final c(H) = Det(H)/Tr(H) .
Pour la même image initiale, et une valeur identique du coefficient (Fr), les points obtenus paraissent moins nombreux.

Code Pascal :

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                    // Calcul de la matrice (2x2) locale ramen‚e … un triplet
 FUNCTION F_MatP(x, y: Z_32): Tab_3R;
   VAR DxI, DyI, X1, X2, Y1, Y2, Z1, Z2: Z_32; TestX, TestY: Bool; Ta: Tab_3R;
     BEGIN
       Calc_XiYi(Larg_Image, Haut_Image, x, y, X1, X2, Y1, Y2);
       TestX:= (X2=(X1 + 2)); TestY:= (Y2=(Y1 + 2));
 
       Z1:= Int_Px(Matrice_1[X1, y]);
       Inc(Z1, Int_Px(Matrice_1[X1, Y1]));
       Inc(Z1, Int_Px(Matrice_1[X1, Y2]));
 
       Z2:= Int_Px(Matrice_1[X2, y]);
       Inc(Z2, Int_Px(Matrice_1[X2, Y1]));
       Inc(Z2, Int_Px(Matrice_1[X2, Y2]));
 
       IF TestX THEN DxI:= Z2 - Z1 ELSE DxI:= 2 * (Z2 - Z1);
 
       Z1:= Int_Px(Matrice_1[x, Y1]);
       Inc(Z1, Int_Px(Matrice_1[X1, Y1]));
       Inc(Z1, Int_Px(Matrice_1[X2, Y1]));
 
       Z2:= Int_Px(Matrice_1[x, Y2]);
       Inc(Z2, Int_Px(Matrice_1[X1, Y2]));
       Inc(Z2, Int_Px(Matrice_1[X2, Y2]));
 
       IF TestY THEN DyI:= Z2 - Z1 ELSE DyI:= 2 * (Z2 - Z1);
 
       Ta[0]:= Sqr(DxI);             Ta[2]:= Sqr(DyI);
       Ta[1]:= DxI * DyI;            Result:= Ta
     END;

[DaTheWolf]

j'ai eu un propos irrespectueux comme ça m'arrive souvent quand je suis énervé et ce n'est pas lié à la personne mais à mon incompétence à terminer un projet.

pour le moment j'ai un souci j'ai cloné java sur u'e stack php apache avec git et java. je ne sais plus quelle version utiliser 14 : error (unexpected alors que j'appelle simplement ma en.

les deux algo que je cherche c'est
1 après gradient, Harris, et recherche de maximum trouver les lignes de densité dans le nuage de points

2 dans le même genre. comparer 2 images et trouver les points communs. par exemple, 2 têtes en commençant par des choses comme des recherches de cercles de même intensité densité couleur moyenne.

[wiwaxia]

... Accessoirement j'imagine l'informatique comme un gouffre à pognon même si mon rêve c'est depuis toujours dee me lancer dedans.

Alors tu dois poursuivre ton rêve, et te donner les moyens de le réaliser.
L'équipement informatique, tu l'as déjà; un livre d'initiation (j'ignore quel est ton niveau) au langage de ton choix - pas plus, parce qu'on ne peut poursuivre deux lièvres à la fois.
Le plus gros effort, c'est en fait l'investissement continu en temps d'apprentissage; je ne te cacherai pas que ce sera long (il se compte en trimestres, voire en années), il faudra vraiment t'accrocher mais ce sera gratifiant.
Et tu trouveras sur ce site (publicité gratuite ) toute l'aide nécessaire, tant sur les forums qu'au niveau des tutoriels disponibles.

... pour le moment j'ai un souci j'ai cloné java sur u'e stack php apache avec git et java. je ne sais plus quelle version utiliser 14 : error (unexpected alors que j'appelle simplement ma en. , 2 têtes en commençant par des choses comme des recherches de cercles de même intensité densité couleur moyenne ...

Il te faut télécharger la dernière version de Java. Voir pour cela

https://java.developpez.com/

et très probablement

https://eclipse.developpez.com/

où tu trouveras toutes les informations nécessaires.

Si ton choix n'est pas définitif, pourquoi ne pas envisager Python ? Comme il a été adopté par l'Éducation Nationale, des ouvrages d'initiation (livres ou tutoriels) ont probablement été publiés. Voir là encore

https://python.developpez.com/

J'ai l'impression que tu t'es égaré sur des sites anglophones (l'obstacle de la langue ne facilite pas la tâche) qui présentent des algorithmes de niveau très élevé.
D'autres pourraient peut-être suggérer des liens plus pertinents.

... les deux algo que je cherche c'est
1 après gradient, Harris, et recherche de maximum trouver les lignes de densité dans le nuage de points

2 dans le même genre. comparer 2 images et trouver les points communs. par exemple, 2 têtes en commençant par des choses comme des recherches de cercles de même intensité densité couleur moyenne.

1°) Le gradient de (I), la matrice de Harris et la détection des extremums ont été traités (en Pascal); le tracé des lignes d'équidensité suppose l'existence d'une fonction continue F(x, y), dont les très nombreux changements de signe s'accommoderont mal de la discrétisation de l'image en pixels. Mais rien n'empêche d'essayer.

L'un des aspects passionnants de la programmation, c'est d'y trouver les idées les plus inattendues, et les plus excentriques.

2°) Là tu abordes un sujet très difficile: la reconnaissance des objets réels; il y a un abîme de complexité entre la proximité de deux cercles, et celles de deux visages. Vaste tâche en perspective.

[wiwaxia]

Le passage du tout-ou-rien (rouge/noir/bleu) à une fonction continue résulte d'une modification mineure de l'algorithme:

Code :

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          // Calcul de la matrice du corps de la seconde image

 PROCEDURE Calc_Mat_Im2(La, Ha: Z_32; VAR Ma1, Ma2: Tab_Pix);
   CONST m = 255; Fr = 0.0005;    P000: Pixel = (0, 0, 0);
         P100: Pixel = (m, 0, 0); P001: Pixel = (0, 0, m);
         P101: Pixel = (m, 0, m); P110: Pixel = (m, m, 0);
         P111: Pixel = (m,m,m);
   VAR Xm, Ym: Z_32; Det, p, q, r, R1, R2, Rmax, Rmin, s: Reel;
       Th: Tab_3R; Px: Pixel;
   BEGIN
     Calc_MatTr(Larg_Image, Haut_Image, MatTr);
     Calc_RminRmax(Larg_Image, Haut_Image, Rmin, Rmax);
     Aff_F_Rminmax(Fr, Rmin, Rmax);
     R1:= Fr * Rmax; R2:= Fr * Rmin;
     ZeroM(Matrice_2);
     FOR Xm:= 0 TO (La - 1) DO
       FOR Ym:= 0 TO (Ha - 1) DO
         BEGIN
           Th:= F_TabH(La, Ha, Xm, Ym);
           p:= Th[0] * Th[2]; q:= Sqr(Th[1]);
           Det:= p - q;       q:= Th[0] + Th[2];
           IF (q=0) THEN r:= 0 ELSE r:= Det / q; Px:= P111;
           IF (r>R1) THEN Px:= P100
                     ELSE IF (r<R2) THEN Px:= P001
                                    ELSE IF (r>0)
                                           THEN BEGIN
                                                  s:= 1 - (r / R1);
                                                  Px[2]:= Round(m * s);
                                                  Px[3]:= Round(m * s)
                                                END
                                           ELSE BEGIN
                                                  s:= 1 - r / R2;
                                                  Px[1]:= Round(m * s);
                                                  Px[2]:= Round(m * s)
                                                END;
           Ma2[Xm, Ym]:= Px
         END
   END;

L'aspect pointilliste de l'image obtenue n'en est pas moins maintenu, pour les raisons déjà évoquées.
Les valeurs intermédiaires définies par

(Fr*Rmin < r < Fr*Rmax) , avec Fr ~ 10^-4 à 10^-3

sont très largement majoritaires, et concentrées dans un créneau très étroit (Fr << 1).

# Fr = 0.0001

# Fr = 0.0005

[DaTheWolf]

j en suis arrive.
je pensais encore faire un k-means
mais
- combien de centroides?
- comment selectionner une couleur specifique le blanc?

[DaTheWolf]

wiwaxia tu es gonfle... je programme en java depuis 20 ans jai pas besoin de le con.