Obtenir une matrice binaire à partir d'un vecteur de points

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Bonjour,
J'ai écrit un code permettant d'afficher une image et de sélectionner une ROI (Region Of Interest) à l'aide de la souris. J'obtiens de cette façon un vecteur composé des points sélectionnés sur l'image.
Voici le code:
Code:

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Je cherche à obtenir une matrice binaire de même taille que mon image dont chaque élément vaut 0 si cet élément est en dehors du contour créer par les points, et qui vaut 1 s'il est à l’intérieur.
Sur un autre forum, on m'a conseillé d'utiliser le bout de code suivant:
Code:

1 2 Mat output(img.rows,img.cols,CV_8UC1);//your img drawContours(output, contours, 0, Scalar(1), CV_FILLED);//now you have binary image
Le problème c'est que je ne sais pas comment créer l'élément "contours" à partir de mes points. En créant un vecteur de vecteur de points, mon IDE ne me retourne pas d'erreur mais lorsque j’exécute le code j’obtiens une image composée de bandes noires et grises à la place d'un polygone.

Toute aide est la bienvenue, merci d'avance.

Salut,

Ce bout de code trouve les contours d'une image couleur :
Code:

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 void AnalyzeContours(char* imageRGBBuff, int width,int height, double minThreshold, int maxThreshold) { CvSize imageSize = cvSize(width, height); IplImage* greyScaleImage = cvCreateImage(imageSize, 8, 1); IplImage* colorImage = cvCreateImageHeader(imageSize, 8, 3); colorImage->imageData = imageRGBBuff; CvMemStorage* storage = cvCreateMemStorage(0); CvSeq* contours = 0; IplImage* edgeImage = cvCreateImage(imageSize, IPL_DEPTH_8U, 1); cvCvtColor(colorImage, greyScaleImage, CV_RGB2GRAY); // Transforme l'image couleur en N&B cvCanny(greyScaleImage, edgeImage, minThreshold, maxThreshold, 3); cvDilate(edgeImage, greyScaleImage, 0, 1); cvFindContours(greyScaleImage, storage, &contours, sizeof(CvContour), CV_RETR_TREE, CV_CHAIN_APPROX_NONE); }
Avec:
imageRGBBuff = un byte buffer qui représente chaque valeur de pixel par 3 bytes qui représentent ses composante RBG. Le buffer est à 1 dimension et représente l'image en line prone.
width = la largeur de l'image
height = la hauteur de l'image
minThreshold = le threshold 1 de cvCanny. Plus cette valeur est petite, moins il y a d’interruption dans les contours détectés.
maxThreshold = le threshold 2 de cvCanny. Plus cette valeur est proche de 255, moins tu détectera de contours différents.

En espérant t'aider... Bon courage !

23/10/2012, 11h18
alvinleetya

Merci de ta réponse djuju,
malheureusement je ne cherche pas à détecter les contours. J'ai en effet trouvé beaucoup de fonctions sous OpenCV qui réalisent cela en cherchant une solution à mon problème mais ce n'est pas ce que je recherche.

Mon projet est de réaliser un algorithme de segmentation d'images médicales (scanner du cœur) afin d'extraire uniquement le ventricule gauche. Je dois donc sélectionner manuellement un contour pour initialiser la segmentation.
C'est pour cette raison que j'ai besoin d'obtenir cette matrice binaire a partir de mes points sélectionnés manuellement.

J'ai finalement réussi à obtenir ce que je voulais.
Je poste le code si quelqu’un rencontre le même problème :

Code:

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//Includes
#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstdlib>
#include <stdio.h>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <vector>
 
using namespace std;
using namespace cv;
 
static int app;
static vector<Point> vect;
static Mat img = imread("C:/img.jpg",0);
static int row = img.rows;
static int col = img.cols;
static Mat src = Mat::zeros( Size( row, col ), CV_8UC1 );
 
void on_mouse(int, int, int, int, void* );
 
int main() 
 
{
	app = 0;
	namedWindow("myImage", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
	setMouseCallback("myImage", on_mouse, 0);
	imshow("myImage", img);
	waitKey(0);
 
    vector<vector<Point> > contours; 
	vector<Vec4i> hierarchy;
	Mat src_copy = src.clone();
    findContours( src_copy, contours, hierarchy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE);
 
	// Create Window and show your results
	char* source_window = "Contour";
	namedWindow( source_window, CV_WINDOW_AUTOSIZE );
	imshow( source_window, src );
	waitKey(0);
 
	// Create Mask
	Mat_<uchar> mask (row,col);
	for (int j=0; j<row; j++)
		for (int i=0; i<col; i++)
			{
				if ( pointPolygonTest( contours[0], Point2f(i,j),false) >= 0)
				{mask(j,i)=255;}
				else
				{mask(j,i)=0;}
			}
	// Display Mask
	char* mask_window = "Mask";
	namedWindow( mask_window, CV_WINDOW_AUTOSIZE );
	imshow( mask_window, mask );
	waitKey(0);
    return 0;
}
 
void on_mouse(int evt, int x, int y, int flags, void* param)
{
 
    if(evt == CV_EVENT_LBUTTONDOWN)
	{
		Point pt(x,y);
		vect.push_back(pt);
		app++;
 
		if(app>1)
			{
				int size = vect.size();
				line(img,vect[size-2],vect[size-1],CV_RGB(0,0,0),2);
				line(src,vect[size-2],vect[size-1],Scalar( 255 ),1);
				imshow("myImage", img);
			}
	cout<<"Coordonnees du point pt : "<<x<<","<<y<<endl<<"taille de vect : "<<vect.size()<<endl<<"vect du point : "<<vect[vect.size()]<<endl;
 
	}
 
    if(evt == CV_EVENT_RBUTTONDOWN)
			{
				int size = vect.size();
				Point pt1 = vect[0];
				line(img,vect[size-1],vect[0],CV_RGB(0,0,0),2);
				line(src,vect[size-1],vect[0],Scalar( 255 ),1);
				imshow("myImage", img);
			}
}