Détection d'images assez proches

Bonjour à tous,

Le titre de la question n'est pas très explicite mais voilà ma question. J'ai un programme qui track une personne et qui enregistre les coordonnées de la personne. J'ai donc à la fin un fichier .txt qui possède des coordonnées x,y et un temps. Je génère ensuite un heatmap. Voila à quoi correspond mon heatmap:
Pièce jointe 180743

Cela représente par exemple une personne qui tourne un peu en rond. Mon idée et de comparer deux heatmaps. Par exemple, j'ai un heatmap modèle d'une personne qui tourne en rond et la je viens de faire une acquisition d'un nouveau heatmap et je veux le comparer avec le modele. Si l'allure ressemble je veux pouvoir dire cette personne tourne en rond. Je cherche donc un moyen de mesure la similitude de ces deux heatmaps. Ma difficulté c'est que je veux pouvoir dire ça correspond même si la personne n’était pas exactement au même endroit. Je pensais donc faire une comparaison avec des histogrammes et faire une mesure des distances entre les deux. Je sais pas trop comment partir sinon si vous avez des idées, des conseils d'algo par exemple. Merci !

Je regarderai du coté des métrique de comparaison de trajectoire :

Sur google j'ai trouvé cet article qui semble correspondre à ton probleme:

recherche Google

Article


Sinon, si tu veux aller du coté de la comparaison de ce type d'image, tu peux tenter une approche par matching de feautre (SIFT), mais ca me semble un peu bancale comme approche...

Merci pour votre réponse.
Pour le moment je suis parti sur ça.

j'ai mis mon image dans un vecteur

Code:

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1 2	vector<int> array array.assign(image.datastart, image.dataend);

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je fais ça sur mes deux images et ensuite je calcule la distance euclidienne entre les deux vecteurs:
norm(array,array2);

Pour le moment ça marche. Mais je voudrais essayer d'autre algorithme de mesure de distance tel que BHATTACHARYYA et EMD(earth mover distance). J'ai vue que il y a des codes tout fait sur opencv (http://docs.opencv.org/doc/tutorials...omparison.html) le problème c'est que moi je ne veux pas utiliser calhistogram, normalize comme ils font.

Le prototype de comparehist est compareHist(<InputArray H1>, <InputArray H2>, <int method>). J'ai donc directement inséré mes vecteurs comme ceci:

Code:

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compareHist(array, array2, CV_COMP_BHATTACHARYYA);

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Le problème c'est que j'obtiens l'erreur suivante:

Code:

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Error: Assertion failed (H1.type() == H2.type() && H1.type() == CV_32F)

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une idée pour résoudre ce problème ?

Soit tu as des images de types différents, soit, ce qui est le plus probable, tes image ne sont pas de type CV_32F (float), tu dois etre en CV_8U

array_CV_8U.convertTo(array_CV_32F, CV_32F);

un truc de ce genre...

Oui effectivement c'était ça merci beaucoup.

Code:

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image.convertTo(image, CV_32F);

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Je reviens vers vous car je suis toujours avec mes algorithmes qui mesurent les distances entre les pixels. Je veux cette fois essayer cette algorithme EMD (earth mover distance). Le problème c'est que la fonction d'opencv attend que mes tableaux soient signés sauf que je ne comprend pas ce que ça veut dire et comment je fais pour un tableau 1D.

Si vous pouvez m'expliquer parce que même après quelque recherche je ne comprend pas.

Sources: http://docs.opencv.org/modules/imgpr...istograms.html
http://study.marearts.com/2014/11/op...e-example.html

Je pense qu'il aut que tu prennes le temps de lire un peu de doc générale sur OpenCV et de manière plus générale sur le C++ car les tableaux signés en sont un concept de base.

Regarde la doc sur les cv::Mat, au moins le passage sur les constructeurs, et regarde comment les types de données sont nommés CV_8UC3 pour du 8 bits non signé sur 3 channels, ou CV_64F_C1 pour 64 bit (doule) en floattant sur un channel.

Bref, il faut prendre le temps de lire la doc de base...