Discussion :

[nadine24]

Bonjour!
j' ai une image qui contient des zones que je voudrais sélectionner selon la couleur.Je sais que la segmentation couleur existe mais je ne sais pas exactement comment on procède.Il me semble qu'il faut débuter avec une transformation hsv sur matlab.Et ensuite ?Dois je faire un seuillage (im2bw)?
merci de votre aide

[Jerome Briot]

Tu devrais joindre un exemple d'image que tu souhaites segmenter.

Je sais que la segmentation couleur existe mais je ne sais pas exactement comment on procède.

PS : j'en profite pour déplacer cette discussion dans le forum Algorithme > Traitement d'images qui me semble plus approprié dans ton cas (problème de chois de méthode)

[nadine24]

je precise que je travaille sur Matlab ( avec la image processing toolbox).
avec la commande rgb2hsv je convertis en hsi il me semble.
Puis après je ne sais pas comment faire un seuillage selon la couleur.
merci

[pseudocode]

Bonjour,

segmentation , seuillage ? Ce n'est pas tout a fait la meme chose. La segmentation consiste a créer des groupes de pixels qui correspondent a un critere. Le seuillage consiste a conserver uniquement les pixels qui correspondent a un critere. Dans le seuillage, on ne construit pas de groupes de pixels.

Concernant l'espace HSL, le H indique la teinte (couleur de base) du pixel, le S indique la saturation (pastel/sountenu) et le L la luminance (sombre/clair).

Quand on cherche a savoir si un pixel est proche d'une couleur donnée, c'est effectivement plus simple en HSL. Il faut se construire sa propre formule de distance entre deux couleurs HSL. Generalement on veut tolerer une faible variation de H mais accepter des variations de S et L plus grandes, donc qqc du style d(hsl1,hsl2) = a*|h1-h2| + b*|s1-s2| + c*|l1-l2|, ou a est tres grand devant b et c.

[parp1]

Une image SVP.

[navhpf]

On a une petite discussion en ce moment dans le forum Matlab/Images à propos de l'algorithme kmeans, qui est une des méthodes capables de faire de la classification sur des données multivariées, dont les images couleurs sont un cas particulier.

Je recommande cependant la transformation HSV avant. La raison est que la distance euclidienne dans l'espace RGB ne correspond pas du tout à notre perception des couleurs. C'est un peu mieux dans l'espace HSV. Il y a d'autres espaces de couleurs ou c'est encore mieux, mais bon, c'est un début.