Discussion :

[Evangelink]

Bonjour à toutes et à tous,

Le but de mon projet est de pouvoir détecter une forme (un fauteuil roulant) dans une image et de pouvoir dire dans quelle face elle se trouve. Je devrais utiliser pour ce faire des chaînes de markov, et je suis pour le moment en train de déterminer des critères qui me serviraient de critères de transition.

La partie détection du fauteuil est faîtes mais il reste à déterminer les critères de transition.

J'aurais donc deux questions par rapport à ce projet :

• Quels critères pouvez-vous me conseiller ? (couleurs, forme...)
• J'ai lu le tutoriel sur la segmentation région et j'ai téléchargé l'archive qui y est liée. Après avoir regardé les différents programmes contenus, je ne comprends pas vraiment comment les utiliser. Par exemple, comment savoir quels points font partis de telle ou telle région... (Je n'ai pas l'impression d'être très clair).

En vous remerciant par avance de vos réponses.

Cordialement,
Evangelink

PS : Pour l'instant je test les critères : snake (forme), histogramme 3D (couleur), segmentation région (forme).

[pseudocode]

J'ai lu le tutoriel sur la segmentation région et j'ai téléchargé l'archive qui y est liée. Après avoir regardé les différents programmes contenus, je ne comprends pas vraiment comment les utiliser. Par exemple, comment savoir quels points font partis de telle ou telle région... (Je n'ai pas l'impression d'être très clair).

L'archive contient juste quelques classes utilitaires (la plupart dispo dans la rubrique "contribuez") mais pas les algos de segmentations eux-mêmes.

Le but de mon projet est de pouvoir détecter une forme (un fauteuil roulant) dans une image et de pouvoir dire dans quelle face elle se trouve.

"dans quelle face elle se trouve" ? Que veux-tu dire par là ?

[Evangelink]

J'ai bien vu que les classes sont seulement des classes utilitaires mais en fait mon problème est que je comprends bien l'algo de décomposition fusion mais que je ne vois pas trop comment le mettre en oeuvre. Par exemple, comment déterminer que tel "carré" correspond aux pixels X à Y, étant donné que pour la détection de mon modèle je fais une soustraction entre une image "vide" et l'image avec mon modèle (filtre passe bas sur les 2 et soustraction dans l'espace Lab), quel critère d'homogénéité serait correct ? (au final j'ai une image avec un fond cyan, mon modèle et quelques bruits).

Je viens de comprendre, en fait, grâce au fait qu'on a un parcours dichotomique, la position du noeud dans l'arbre permet de définir sa position sur l'image.
Je suis confus de vous avoir dérangé pour rien
A part si vous avez quelques idées pour la détermination de l'angle, je pense que le post peut être fermé, voire supprimé (vu son utilité). Encore désolé pour le dérangement.

"dans quelle face elle se trouve" ? Que veux-tu dire par là ?

Désolé de ne pas avoir été clair. Alors en fait, dans le projet il y a de la détection et de la suivi d'un fauteuil roulant par une base mobile (aide aux handicapés) et je dois ainsi déterminer "l'angle" dans lequel le fauteuil roulant se trouve par rapport au mobile (qui possède les caméras) : le fauteuil est de face, de profil, de dos, de trois-quart...

Je ne demande pas que l'on fasse tout le travail à ma place non plus. C'est juste que le domaine de la vision est tout nouveau pour moi et que j'ai déjà lu pas mal de documentations (j'en ai compris la majorité) mais je pense que votre expérience, pourrait m'être utile pour trouver des documentations, pour m'orienter vers des "solutions".

En vous remerciant par avance (j'espère avoir été clair cette fois ci )