Discussion :

[mmx]

Bonjour,


je cherche à récupérer les coordonnes (x, y) des points d'une image ayant changé de luminosité par rapport à une image prise un peu plus tôt. En gros l'image à un fond tout noir et est parsemée de tâches lumineuses pour lesquelles je dois détecter leur changement de luminosité (qui se traduit en fait la plupart du temps par une diminution de la surface de la tache).

J'aurais besoin de la marche à suivre. Je pensais faire une soustraction d'une image de l'instant t et l'instant t+dt mais ça implique un petit temps de latence dans le traitement... Je me demande aussi si j'ai besoin de binarisé ? je sais qu'après il faut que je fasse une détection des composantes connexes pour déterminer un couple (x, y) pour chacune des différentes taches mais je ne sais pas comment on fait ça non plus :s


Enfin, merci pour votre aide, car y a du boulot

[hunta_kirua]

Salut,

Pour ce qui est de la soustraction, ça me paraît pas une mauvaise idée, par contre je ne saisis pas bien l'histoire de latence. Tu devras de toute façon te référer à une image antérieure pour savoir s'il y a changement non ?

Sinon, vu ton problème, ça serait plus simple de binariser (exctraction des formes) quitte à retravailler après en niveau de gris si tu as besoin de quantifier le changement de luminosité. Pour l'extraction de tes objects, regarde du côté de cvblobslib.

A+

Hunta

[mmx]

Merci

Bon, j'ai avancé, j'obtiens maintenant une image avec les taches lumineuses qui sont colorées (toutes des couleurs différentes, noir exlu) et je cherche maintenant à récupéré le centre de gravité de ces tâches de couleur. j'ai créé une pile pour mettre les abscisses et ordonnées des centres de gravité mais j'ai un problème d'algo...

Le but c'est de parcourir l'image pixel par pixel, de récupérer la couleur du pixel ( je ne connais pas d'autre moyen que de chopé les valeurs R, G et B du pixel) puis....

Si (couleur_pixel == noir) => on ne fait rien
Si (couleur_pixel != noir ) //on arrive ici sur la première couleur mais cette condition va être vraie pour beaucoup de couleur, il faudra rentré dans la boucle que pour des couleurs que je n'ai pas encore traité... je m'embrouille les pinceaux :'(

[elraton]

1. Tu doit compter le nombre de couleur qu'il y a ds ton image.
2. Tu creer un tableaux avec le nombre de couleurs qui contiendra ton CvPoint (Dans le code c'est ConCompo car je garde aussi la bouding box et l'area, mais si tu as juste besoin de X,y utilise le CvPoint)
3. Tu regarde tous les pixels non-noir, obtient leur couleurs (ID), et tu remplis le tableaux selon leur ID.


Ca te donne un truc de ce genre:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
2
3
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5
6
7
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typedef struct _ConCompo {
 
	//Bounding Box position
	int min_x,max_x;
	int min_y,max_y;
 
	//Center position
	int x,y;
 
	//Area
	int area;
 
} ConCompo;
 
 
void fillConCompo(ConCompo *blobs,const int nof_blobs, const IplImage *im) {
	int x,y;
	uchar *line, id; 		//Pointer on the image
 
 
	if (im->nChannels!=1 || im->depth!=IPL_DEPTH_8U) {
		printf("Image input is not valid\n");
		fflush(stdout);
		return;
	}
 
	//Itarate over the whole image
	for (y=0; y<im->height; y++) {
		line=(uchar*)(im->imageData+y*im->widthStep);
		for (x=0; x<im->width; x++) {
 
			//If pixel is not black
			if (line[x]) {
				//The labels start from 1 but the array of blobs from 0
				id=line[x]-1;
				if(id < nof_blobs) {
 
					//Set Max Values (Bounding Box)
					if(blobs[id].max_x < x) blobs[id].max_x = x;
					if(blobs[id].max_y < y) blobs[id].max_y = y;
					//Set Min Values (Bouding Box)
					if(blobs[id].min_x > x) blobs[id].min_x = x;
					if(blobs[id].min_y > y) blobs[id].min_y = y;
					//Set Center Position
					blobs[id].x+=x;
					blobs[id].y+=y;
					//Set The area
					blobs[id].area++;
 
 
				}
			}
		}
	}
 
	for(id=0;id<nof_blobs;id++) {
		blobs[id].x/=blobs[id].area;
		blobs[id].y/=blobs[id].area;
	}
}

[mmx]

Salut,


merci bien

J'ai donc avancé. Maintenant j'ai récupéré les centres de gravité. J'ai juste stocké les points dans un NSMutableArray (et oué objectiveC ^^).

Bon, de toute manière j'ai besoin des centres de gravité pour plus tard mais j'ai essayé de m'en servir pour la détection du changement de luminosité de ces taches et ça ne marche pas. Je voulais récupéré le changement de luminosité de ce point particulier, déjà c'est pas très robuste, et d'autre part je le compare à quoi ? si je fais une différence d'image entre une à l''instant t-1 et l'autre à l'instant t, je perds l'info s'il n'y a pas de changement entre les deux images...

J'ai donc besoin d'une sorte de calibration de mon image, quelque chose d'intelligent qui parcours mon image source et modifie les taches de manière à augmenter la "luminosité" des taches un peu flaiblarde, et au diminuer celle des taches très lumineuse, de manière à homogénéiser tout ça et pouvoir comparer l'image courante à 1 seul paramètre homogène à toutes les taches...

Vous auriez pas une petite idée pour faire ça ? je dois taper dans les histogrammes ? j'en sais rien du tout :'(


Ca vous parait débile et/ou inutile ? C'est ce qui m'est venu en réfléchissant un peu mais je sais pas trop si c'est viable...

Merci d'avance