Calcul gradient sur une ligne?

Bonjour,

Je cherche à faire un truc tout bête, mais en l'écrivant aussi proprement que possible en Python.
Je cherche à calculer le gradient de niveau de gris d'une ligne d'une image.

J'ai donc une liste d'entiers entre 0 et 255, d'une taille 1*640.
Ce que je voudrais, c'est une ligne de la mêmet taille, ou chaque élement est la soustraction de l'élement n-1 par l'élément n+1.
Je voudrais appliquer le filtre [-1 0 1] à ma ligne en deux mots.
Un Sobel en 1d en fait.

Comme peut-on le faire, et éviter les effets de bord tout en ne faisant pas une moche boucle?



Merci d'avance !

Bonjour,

A moins d'accepter que la longueur du tableau de sortie soit plus petite que celle du tableau d'entrée tu auras forcément des effets de bord puisque qu'il faut faire des hypothèses quant à la nature du signal en dehors des bornes.

Si tu veux utiliser numpy tu peux directement utiliser la fonction correlate1d de scipy.ndimage :

Code:

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gx = correlate1d(x,[-1,0,1])

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(attention convolve1d applique le filtre dans l'ordre inverse de correlate1d)

La fonction a un argument 'mode' pour régler le comportement au bord , avec pour effet :
- 'reflect' : x[-i-1] = x[i] et x[N+i] = x[N-1-i]
- constant : valeur constante en dehors du tableau (la valeur en question est indiquée avec l'argument cval)
- 'nearest' : les valeurs extrêmes sont répétée de part et d'autre
- 'mirror' : ressemble à 'reflect' mais la valeur extrême n'est pas répétée
x[-i] = x[i] et x[N-1+i] = x[N-1-i]
- 'wrap' : répétition cyclique x[i+N] = x[i]

si tu veux le faire à la main tu peux toujours faire :

Code:

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dx = x[2:]-x[:-2]

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mais il n'y a pas de gestion des bords et le tableau en sortie n'a pas la même taille que le tableau en entrée.

Et si tu ne veux pas utilisée numpy/scipy il te faut une boucle :

Code:

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dx = [x1-x2 for x1,x2 in zip(x[2:],x[:-2])]

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SAlut,

Merci de ta réponse ;).
Je suis au courant du changement de taille, pas de problème je gère ça avec du padding.

Je voudrais éviter au maximum dintégrer de nouveaux modules, je vais sur cible embarquée.
C'est ceci que je cherchais

Code:

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dx = x[2:]-x[:-2]

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Mais va savoir pourquoi impossible de le retrouver.

Niquel en tout cas ;)