localiser l'iris par transformée de Hough

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15/04/2013, 20h17
13K-OMAR

localiser l'iris par transformée de Hough

salut tout le monde

Je prépare mon pfe qui est basé sur une technique de biométrie (identification de personne par l'iris)

J'ai ensuite fait le détecteur de Canny, il fonctionne très bien

L'étape suivante c'est la détection emplacement de l'iris qui est appliqué par transformée de Hough circulaire

Pour détecter l'iris, j'ai trouvé sur le net plusieurs codes matlab, mais je n'ai pas pu exécuter ces codes.

Je voudrais vraiment trouver quelqu'un pour m'aider
15/04/2013, 23h18
ToTo13

T'aider à quoi : détecter l'iris ou faire fonctionner les codes que tu as trouvé ?

Citation:

Envoyé par ToTo13

T'aider à quoi : détecter l'iris ou faire fonctionner les codes que tu as trouvé ?

Tout d'abord merci pour la réponse , si vous pouvez me guidé jusqu’à la détection de l'iris ça serait génial . :ccool: .

maintenant je travaille avec cette img
http://up99.com/upfiles/bmp_files/mNt63534.bmp

pour l'instant j'ai fait que ça
Code:

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 clear all; clc ; A=imread('001_1_1', 'bmp'); figure(1); imshow(A); figure(2); h = imhist(A) ; plot(h); %canny B = edge(A,'canny',0.1); figure(3) imshow(B); title('detection de contour avec canny 0.1'); C = edge(A,'canny',0.4); figure(4) imshow(C); title('detection de contour avec canny 0.45');

16/04/2013, 00h35
Invité

Bonsoir,

Pour insérer du code, on utilise les balises [code]mon code[/code] (bouton http://www.developpez.net/forums/images/editor/code.gif) :merci:

Citation:

Envoyé par 13K-OMAR

mais je n'ai pas pu exécuter ces codes.

Pourrait-on en connaître la raison ? Message d'erreur ? Autre ?

Toujours est-il que le code présenté me semble très bien fonctionner...

Comme te l'a demandé Toto13, ce serait plus qu'utile de savoir en quoi on pourrait t'aider.

OK. merci a toi aussi pr la réponse .
le code matlab de détecteur de canny ça marche nickel , le prblm avec la localisation de l'iris dans l'image . pour cela j'ai cherche sur le net comment faire pour localiser l'iris est la pupille , alors j'ai trouver que la transformer de hough circulaire fait l'affaire ,
http://www.advancedsourcecode.com/irisphase.asp
http://www.mediafire.com/?twq225vzmj16605

alors j'ai essayé ce code matlab de Libor masek Code + CASIA database
après la sélection de limage + add selected image to database
j’obtiens ces erreurs
??? Undefined function or method 'mexhcimpl' for input arguments of type 'double'.

Error in ==> G:\P.F.E  OMAR\Libor masek Code + CASIA database\Lobor masek
Codes\irisphase.p>houghcircle at 671


Error in ==> G:\P.F.E  OMAR\Libor masek Code + CASIA database\Lobor masek
Codes\irisphase.p>findcircle at 499


Error in ==> G:\P.F.E  OMAR\Libor masek Code + CASIA database\Lobor masek
Codes\irisphase.p>segmentiris at 999


Error in ==> G:\P.F.E  OMAR\Libor masek Code + CASIA database\Lobor masek
Codes\irisphase.p>findfeatures at 1148


Error in ==> G:\P.F.E  OMAR\Libor masek Code + CASIA database\Lobor masek
Codes\irisphase.p>irisphase at 173 
j'ai pas trouvé ou est le problème !!!

16/04/2013, 19h04
ToTo13

Pour la détection de l'iris, étant donné l'image que tu as :
- seuillage basique pour garder les parties sombres.
- gradient si tu veux extraire/améliorer les contours.
- transformée de Hough circulaire.
16/04/2013, 21h45
13K-OMAR

Citation:

Envoyé par ToTo13

Pour la détection de l'iris, étant donné l'image que tu as :
- seuillage basique pour garder les parties sombres.
- gradient si tu veux extraire/améliorer les contours.
- transformée de Hough circulaire.

merci pr votre aides . les étapes je le connais , le problème avec l'application des programmes .:(
16/04/2013, 22h45
ToTo13

Citation:

Envoyé par 13K-OMAR

merci pr votre aides . les étapes je le connais , le problème avec l'application des programmes .:(

Euh... c'est-à-dire ?
Si tu connais la méthode, ce n'est plus qu'un problème de MatLab alors...
16/04/2013, 22h58
Invité

Pour l'erreur... as-tu bien mis le fichier mexhcimpl.dll au même niveau que le fichier irisphase.p ?
17/04/2013, 03h36
13K-OMAR

Citation:

Envoyé par Winjerome

Pour l'erreur... as-tu bien mis le fichier mexhcimpl.dll au même niveau que le fichier irisphase.p ?

oui j'ai fait extraire tout les fichiers dans même répertoire .
17/04/2013, 04h22
13K-OMAR

Citation:

Envoyé par ToTo13

Euh... c'est-à-dire ?
Si tu connais la méthode, ce n'est plus qu'un problème de MatLab alors...

oui si ça le problème , je le maitrise pas bien :oops:
18/04/2013, 06h30
Jerome Briot

Quelle est ta version de MATLAB ?
Est-ce une version 32 ou 64 bits (voir ici) ?
19/05/2013, 02h17
13K-OMAR

Citation:

Envoyé par Dut

Quelle est ta version de MATLAB ?
Est-ce une version 32 ou 64 bits (voir ici) ?

slt , j'ai la version 8.1 2013a 64 bit
19/05/2013, 06h20
Jerome Briot

Essaie d’installer et d'utiliser une version 32 bits de MATLAB.

Citation:

Envoyé par Dut

Essaie d’installer et d'utiliser une version 32 bits de MATLAB.

Non ce n'est pas un problème de version , j'ai aussi la version 2009a 32 , il donne le même résultat .

pour le moment j'ai utilisé ce programme pour la détection de l'iris
http://www.mathworks.com/matlabcentr...rm-for-circles

Code:

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40
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47
48
49
50
 
%% Circular Hough Transform Demonstration
%
% David Young
%
% Demonstrates the use of |circle_hough| and |circle_houghpeaks| to find
% circular objects in an image.
%
% Uses the Image Processing Toolbox
 
%% Setup
% Reads an example image, gets its edges and displays them
clc ;
clear all ;
im = imread('iriscod.jpg');
e = edge(im, 'canny', 0.1);
figure(1);
imshow(e);
 
%% Carry out the HT
% The circles round the coins have radii in the 20-30 pixels range. To make
% sure we cover the range, we search radii from 15 to 40 pixels, in steps
% of 1 pixel.
%
% We select the 'same' option to simplify later processing, and the
% 'normalise' option to avoid a bias towards finding larger circles.
 
radii = 38:5:160;
h = circle_hough(e, radii, 'same', 'normalise');
 
 
%% Find some peaks in the accumulator
% We use the neighbourhood-suppression method of peak finding to ensure
% that we find spatially separated circles. We select the 10 most prominent
% peaks, because as it happens we can see that there are 10 coins to find.
 
peaks = circle_houghpeaks(h, radii, 'nhoodxy', 15, 'nhoodr', 21, 'npeaks', 10);
 
%% Look at the results
% We draw the circles found on the image, using both the positions and the
% radii stored in the |peaks| array. The |circlepoints| function is
% convenient for this - it is also used by |circle_hough| so comes with it.
figure(2);
imshow(im);
hold on;
for peak = peaks
    [x, y] = circlepoints(peak(3));
    plot(x+peak(1), y+peak(2), 'g-');
end
hold off

http://up99.com/upfiles/jpg_files/6Di41836.jpg
à la fin j'ai obtenu ce résultat , pas mal mais je veux effacer ou éliminer les autres cercles et lisser le cercle autour de la pupille et l'iris .

17/06/2014, 19h09
nana56

Detection d'iris Hough

Bonsoir ! SVP comment vous aviez fait pour supprimer les autres cercles et laisseer seulement les deux cercles, celui de l'iris et de la pupille??? SVP J'ai besoin de votre aide :(