Discussion :

[DyoXynE]

Bonjour,

Après avoir lu les pseudo-algorithmes sur le filtre de Sobel, j'ai décidé de l'implémenter en C++ / OpenCV. Mais je me retrouve face à des problèmes "de compréhension".

J'obtiens à priori un bon résultat en X mais pas en Y (voir fichiers ci-joints).

Dois-je remplacer le noyau par la norme de la matrice Gx (et ensuite Gy) ?
J'ai compris que pour le résultat je dois calculer la norme de Gx + Gy.

Si quelqu'un peut m'indiquer mes erreurs éventuels ...
Merci.

PS : J'ai changé le code pour qu'il puisse tester séparément Gx et Gy

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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    void filtreSobel(IplImage *src, IplImage *dst)
    {
        CvScalar scalaire;
 
        float SobelX[]={-1, 0, 1, -2, 0, 2, -1, 0, 1};
        float SobelY[]={1, 2, 1, 0, 0, 0, -1, -2, -1};
        CvMat M_SobelX = cvMat(3, 3, CV_32FC1, SobelX);
        CvMat M_SobelY = cvMat(3, 3, CV_32FC1, SobelY);
        CvMat *M_Tmp = cvCreateMat(3,3,CV_32FC1);
        CvMat *M_Tmp2 = cvCreateMat(3,3,CV_32FC1);
        float *data_M_Tmp = M_Tmp->data.fl; 
 
         for (int x=1; x<src->width-1; x++)
         {
            for (int y=1; y<src->height-1; y++)
            {
                CvRect mon_rectangle = cvRect(x-1, y-1, 3 , 3);
                //Je définis la région d'intérêt de mon image.
                cvSetImageROI(src, mon_rectangle);
                cvSetImageROI(dst, mon_rectangle);
                for (int tmp_x=0; tmp_x<3; tmp_x++)
                {
                    for (int tmp_y=0; tmp_y<3; tmp_y++)
                        data_M_Tmp[tmp_x*3+tmp_y] = (float)(cvGet2D(src, tmp_x, tmp_y)).val[0];
                }
                cvMatMul(&M_SobelY, M_Tmp, M_Tmp2);
                if (cvmGet(M_Tmp2,1,1)<0)
                    scalaire.val[0] = 0;
                else if (cvmGet(M_Tmp2,1,1)>255)
                    scalaire.val[0] = 255;
                else
                    scalaire.val[0] = (int)cvmGet(M_Tmp2,1,1);
                cvSet2D (dst, 1, 1, scalaire);
                //Maintenant je relâche la région d'intérêt 
                cvResetImageROI(src);
                cvResetImageROI(dst);
            }
        }
    }

[pseudocode]

Pour faire un filtrage linéaire avec un noyau (sobel ou autre), il ne faut pas utiliser la multiplication de matrice traditionnelle "cvMatMul" mais un produit de convolution.

Tu peux calculer ce produit de convolution en faisant la multiplication terme à terme des 2 matrices par "cvMul" et en calculant la somme des termes dans la matrice résultante.

Ou alors utiliser directement la fonction cvFilter2D.

[DyoXynE]

Cool, merci pour la réponse rapide et efficace !
Ça marche maintenant.

Une petite question sur CvMul, pour avoir la norme du gradient, il me suffit juste d'écrire :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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CvMul(Gx,Gx,n_Gx);
CvMul(Gy,Gy,n_Gy);
norme_du_gradient = CvSqrt( CvAdd( n_Gx + n_Gy ) );

Est-ce correct ?

[pseudocode]

Cool, merci pour la réponse rapide et efficace !
Ça marche maintenant.

Une petite question sur CvMul, pour avoir la norme du gradient, il me suffit juste d'écrire :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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CvMul(Gx,Gx,n_Gx);
CvMul(Gy,Gy,n_Gy);
norme_du_gradient = CvSqrt( CvAdd( n_Gx + n_Gy ) );

Est-ce correct ?

Tu n'as pas besoin de passer par des multiplications de matrices.

Le vecteur gradient pour un pixel (x,y) à pour coordonnées (gx,gy) :
gx = convolution par sobelX au voisinage de (x,y) = un scalaire
gy = convolution par sobelY au voisinage de (x,y) = un autre scalaire

La norme du vecteur est "racine(gx² + gy²)"

[DyoXynE]

Bon bah finalement j'ai compris en regardant plusieurs cours sur internet ...

Un dernier problème est : à quoi correspond l'orientation : arctan (fx/fy) ?
Je ne comprends pas.

[Gwindor]

L'orientation te donne la direction (locale) des contours.