Discussion :

[nomidia]

salut
je viens de commencer l'apprentissage d'opencv sous visual C++, pour realiser un projet de detection de defauts.
çà fait plus que 15 jours que je cherche une methode pour detecter des contours obliques et horizontales dans mon image mais malheureusement j'arrive à rien realiser
quelqu'un poura me proposer un bout de code ou kelk choz qui pourra m'aider?
merci d'avance
cordialement
nomidia

[snowpy]

y a un exemple tout fait fourni dans opencv.

[nomidia]

salut
y a un code pour detecter les lignes ( quelques soient leurs direction) en utilisant l'algorithme de hough, mais y a pas le code de canny pour detecter les contours horizontales et obliques.
svp, passe moi le titre de ce code et son emplacement.
merci.
cordialement
nomidia.

[snowpy]

edges.c dans le répertoire samples qui se trouve lui même dans le répertoire openCV (le dossier que tu as téléchargé)

au passage dans l'exemple avec hough il utilise canny aussi.

[nomidia]

j'ai trouvé la fonction de canny , merci
mais elle detecte tous les contours.
vs connaissez pas une maniere pour detecter juste les contours obliques et horizontales???????????
merci
cordialment
nomidia

[snowpy]

doit y'avoir moyen avec hough peut être sinon je ne sais pas désolé

[nomidia]

esperant que çà existe.
merci .

[snowpy]

hum avec hough tu obtiens les lignes tu peux toujour calculer l'angle entre le contour et l'horizontale et tu garde que celle qui t'interesse niveau angle

[dz_robotix]

@Numidia // Kh@dij@

sa te donne les ligne donc tu peut séléctionner celles qui t'interessent selon l'angle.
Bon courage

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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int main(int argc, char* argv[]) {
 
        IplImage* image = cvLoadImage("C:\\Mohamed\\cp\\docs\\DZ.jpg");
 
        // iterate over the image data to look for very red pixels
        int height = image->height;
        int width = image->width;
        int step = image->widthStep;
 
        if(image->depth != IPL_DEPTH_8U) {
                printf("format erroné %d\n", image->depth);
                return -1;
        }
        unsigned char* data = (unsigned char*)image->imageData;
 
 
 
        int red_min = 150;
        int green_max = 100;
        int blue_max = 100;
 
        int found = 0;
        for(int j = 0; j < height; j++) {
                for(int i = 0; i < width; i++) {
                        if((data[j * step + i * 3 + 2] > red_min
                           && data[j * step + i * 3 + 1] < green_max
                           && data[j * step + i * 3 + 0]  < blue_max) || 0) { 
                                printf("found very red pixel at %4d %4d: (%3d %3d %3d)\n", 
                                       j, i, 
                                       data[j * step + i * 3 + 2], // red
                                       data[j * step + i * 3 + 1], // green
                                       data[j * step + i * 3 + 0] // blue
                                        );
                                found ++;
                        }
                }
        }
        printf("angle %d red-ish pixels. (%.1f%%)\n", 
               found,
               (double)found / (double)(width * height) * 100.);
 
        IplImage* color_dst = cvCreateImage(cvGetSize(image), 8, 3 );
        cvCopy(image, color_dst);
 
 
        IplImage* gray_image = cvCreateImage(cvGetSize(image), IPL_DEPTH_8U, 1);
        cvCvtColor(image, gray_image, CV_RGB2GRAY);
 
        CvMemStorage* storage = cvCreateMemStorage(0);
        // 2 pixel distance resolution
        // 2 degree angular resolution
        CvSeq* lines = cvHoughLines2(gray_image, storage, CV_HOUGH_STANDARD, 1, CV_PI/180. * 2, 100);
 
        for(int i = 0; i < MIN(lines->total,10); i++) {
                float* line = (float*)cvGetSeqElem(lines, i);
                float rho = line[0];
                float theta = line[1];
                printf("line %d: rho: %.1f, theta: %.1fdeg\n", i + 1, rho, theta / CV_PI * 180.);
                CvPoint pt1, pt2;
                double a = cos(theta), b = sin(theta);
                double x0 = a * rho, y0 = b * rho;
                pt1.x = cvRound(x0 + 1000*(-b));
                pt1.y = cvRound(y0 + 1000*(a));
                pt2.x = cvRound(x0 - 1000*(-b));
                pt2.y = cvRound(y0 - 1000*(a));
                cvLine(color_dst, pt1, pt2, CV_RGB(0,255,0), 1, 4);
        }
 
        cvNamedWindow("input", 1 );
        cvShowImage("input", image);
 
        cvNamedWindow("output", 1 );
        cvShowImage("output", color_dst);
 
        while(cvWaitKey(100) != 27);
}

[nomidia]

salut
merci pour vos reponses.
@mohamed
premierement merci
deuxiement, je pense que y a une erreur là, car une fois j'execute le code que vous m'avez donné, il n y a que des lignes obliques en vert qui s'ajoutent à mon image, j'ai rien pigé là
merci
cordialement
nomidia

[snowpy]

normal son code est fait pour afficher que ca, à toi de le modifier en ne gardant que les angles que tu estimes important pour toi.

[dz_robotix]

Salut Nomidia,

En fait je t'ai signalé de bien choisir les angles que tu veux garder , car il détection tout les angles possibles.

Dis moi où t"en es.

salut
merci pour vos reponses.
@mohamed
premierement merci
deuxiement, je pense que y a une erreur là, car une fois j'execute le code que vous m'avez donné, il n y a que des lignes obliques en vert qui s'ajoutent à mon image, j'ai rien pigé là
merci
cordialement
nomidia