Normaliser une image couleur RVB

**shakoulé** · 13/07/2009, 14h38

J'ai lu un tuto sur la normalisation. Mais j'ai toujours des soucis je n'arrive pas à normaliser mon image en couleur. En effet je travaille sur une image couleur en C.voici le code que j'ai réadapté

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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#include <opencv/cv.h>
 
#include <opencv/highgui.h>
 
#include <opencv/cxcore.h>
#include<stdio.h>
 
 
 
 
void etirerHistogrammeBGR(IplImage *img){
    /*if(img->nChannels!=1)
        return;*/
    IplImage* B;
    IplImage* G;
    IplImage* R;
    CvScalar scalaire;   
    int p_min = 255;
    int p_max = 0;
    int x,y;
    B = cvCreateImage(cvGetSize(img), img->depth, 1);
    G = cvCreateImage(cvGetSize(img), img->depth, 1);
    R = cvCreateImage(cvGetSize(img), img->depth, 1);
    cvSplit(img,B,G,R,NULL);
 
    //On parint court toute l'image
    for(x=0; x<B->width; x++)
    {
        for(y=0; y<B->height; y++)
        {
 
            //On récupère le pixel de coordonnées (x,y)
            scalaire=cvGet2D(B, y, x);
 
            //Si le niveau de gris est inférieur à p_min, il devient p_min
            if(scalaire.val[0]<p_min)
            {
                p_min=scalaire.val[0];
            }
 
            //Si le niveau de gris est supérieur à p_max, il devient p_max
            if(scalaire.val[0]>p_max)
            {
                p_max=scalaire.val[0];
            }
        }
    }
 
    //p_min est maintenant le nvg minimum et p_max le nvg maximum
 
    //On parcourt l'image une seconde fois
     for(x=0; x<B->width; x++)
    {
        for(y=0; y<B->height; y++)
        {
            //On récupère le pixel (x,y)
            scalaire=cvGet2D(B, y, x);
 
            //Normalisation
            scalaire.val[0] = 255*(scalaire.val[0]-p_min);
            scalaire.val[0] = scalaire.val[0]/(p_max-p_min);
 
            //On remplace le pixel dans l'image
            cvSet2D(B, y, x, scalaire);
        }
    }
 
    //Notre image B est normalisée ;)
   p_min = 255;
    p_max = 0;
     //On parcourt toute l'image
    for(x=0; x<G->width; x++)
    {
        for(y=0; y<G->height; y++)
        {
 
            //On récupère le pixel de coordonnées (x,y)
            scalaire=cvGet2D(G, y, x);
 
            //Si le niveau de gris est inférieur à p_min, il devient p_min
            if(scalaire.val[0]<p_min)
            {
                p_min=scalaire.val[0];
            }
 
            //Si le niveau de gris est supérieur à p_max, il devient p_max
            if(scalaire.val[0]>p_max)
            {
                p_max=scalaire.val[0];
            }
        }
    }
 
    //p_min est maintenant le nvg minimum et p_max le nvg maximum
 
    //On parcourt l'image une seconde fois
     for(x=0; x<G->width; x++)
    {
        for(y=0; y<G->height; y++)
        {
            //On récupère le pixel (x,y)
            scalaire=cvGet2D(G, y, x);
 
            //Normalisation
            scalaire.val[0] = 255*(scalaire.val[0]-p_min);
            scalaire.val[0] = scalaire.val[0]/(p_max-p_min);
 
            //On remplace le pixel dans l'image
            cvSet2D(G, y, x, scalaire);
        }
    }
 
    //Notre image G est normalisée ;)   
     p_min = 255;
     p_max = 0;
     //On parcourt toute l'image
    for(x=0; x<R->width; x++)
    {
        for(y=0; y<R->height; y++)
        {
 
            //On récupère le pixel de coordonnées (x,y)
            scalaire=cvGet2D(R, y, x);
 
            //Si le niveau de gris est inférieur à p_min, il devient p_min
            if(scalaire.val[0]<p_min)
            {
                p_min=scalaire.val[0];
            }
 
            //Si le niveau de gris est supérieur à p_max, il devient p_max
            if(scalaire.val[0]>p_max)
            {
                p_max=scalaire.val[0];
            }
        }
    }
 
    //p_min est maintenant le nvg minimum et p_max le nvg maximum
 
    //On parcourt l'image une seconde fois
     for(x=0; x<R->width; x++)
    {
        for(y=0; y<R->height; y++)
        {
            //On récupère le pixel (x,y)
            scalaire=cvGet2D(R, y, x);
 
            //Normalisation
            scalaire.val[0] = 255*(scalaire.val[0]-p_min);
            scalaire.val[0] = scalaire.val[0]/(p_max-p_min);
 
            //On remplace le pixel dans l'image
            cvSet2D(R, y, x, scalaire);
        }
    }
 
    //Notre image R est normalisée ;) 
    cvMerge(B,G,R,NULL,img);  
    cvReleaseImage(&B);
    cvReleaseImage(&G);
    cvReleaseImage(&R);
 
 
}
int main()
{
    IplImage *img;
    IplImage *imghistogramme;
    img = cvLoadImage("1.jpg",1);
 imghistogramme = cvCloneImage(img);
     etirerHistogrammeBGR(imghistogramme);
 
    //On affiche le résultat dans une fenêtre
    cvNamedWindow("Resultat", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
    cvShowImage("Resultat",  imghistogramme);
 
    //On attend que l'utilisateur appuie sur une touche
    cvWaitKey(0);
 
    cvDestroyWindow("Resultat");
    cvReleaseImage(&img);
    cvReleaseImage(&imghistogramme);
  return 0;
}

Merci beaucoup d'avance.

**xtra.creativity** · 13/07/2009, 23h45

Arg, tu m'as fait mal au yeux avec ton code, si il est a des balises code c'est pas pour rien !!!! Du coup, j'ai pas lu mais par rapport au titre de ton sujet, il y a tout simplement

cvNormalize( imgSource, imgDestination, 0, 1 , CV_MINMAX );

Je sais pas si la fonction s'applique au image couleur ....

**shakoulé** · 15/07/2009, 14h37

Merci bien j'ai essayé cvNormalize( imgSource, imgDestination, 0, 1 , CV_MINMAX ); et lorque je compile il y a une erreur du genre :trop peu d'argument
J'ai regardé dans la librairie cxcore.h et on ne donne pas un exemple d'application.
Quelqu'un pourait-il m'aider? Je voudrais savoir si on peut l'utiliser avec les image couleur et comment?
Merci

Normaliser une image couleur RVB

OpenCV

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