Reconnaître une position dans une séquence d'images

Bonjour,

voici donc ma question :
j'ai un objet qui tourne sur lui-même. Cet objet est constitué de différents constituants. Chaque constituant a une couleur. Dans chaque constituant, une partie de la couleur peut s'effacer.

Je dispose d'un modèle de l'objet.

Le but est de déterminer les consitutants dont une partie de la couleur a été effacée.

Le modèle (exemple) :

http://thaiwin.free.fr/developpez/images/model.jpg

Voici un extrait de la séquence qui a été enregistrée :

http://thaiwin.free.fr/developpez/im...00rotation.jpg
http://thaiwin.free.fr/developpez/im...01rotation.jpg
http://thaiwin.free.fr/developpez/im...02rotation.jpg
http://thaiwin.free.fr/developpez/im...03rotation.jpg
http://thaiwin.free.fr/developpez/im...04rotation.jpg
http://thaiwin.free.fr/developpez/im...05rotation.jpg
http://thaiwin.free.fr/developpez/im...07rotation.jpg
http://thaiwin.free.fr/developpez/im...08rotation.jpg
http://thaiwin.free.fr/developpez/im...09rotation.jpg
http://thaiwin.free.fr/developpez/im...10rotation.jpg
http://thaiwin.free.fr/developpez/im...11rotation.jpg
http://thaiwin.free.fr/developpez/im...12rotation.jpg

Oh ! Il y a une panne sur les objets 3 et 4 sur la face 2.
Mais comment savoir quelle image comparer à mon modèle ?


Si vous avez des pistes, n'hésitez pas à m'en faire part.

Etienne

Salut !

Est-ce que tes objets sont labelisés (numérotés) comme tu le montres sur ton modèle ?
Connais-tu la rotation qui est appliquée à ton modèle ?

Si tu connais tout ça c'est simple, tu tournes ton modèle et tu fais une simple différence...

Par contre, si tu ne connais pas ta rotation...

A première vue ,pour chaque objet, il devrait y avoir conservation de la topologie (en tout cas pour ceux qui sont "non altérés").
La seule solution que je vois est compliquée :
1- labelliser de nouveau l'image en 5 objets
2- trouver pour chaque objet quel est celui qui s'en rapproche le plus dans l'image de référence (via des transformations conservant la topologie...)
3- faire la différence des images...

Bref pas simple... Mais peut-être y a-t-il des idées plus faciles à essayer... En tout cas je vois pas....

A+

Merci de ta réponse.

Pour répondre à tes questions :

Les objets sont effectivement labelisés.
De la rotation, je ne connais que le sens, pas la vitesse.

Je précise un peu plus l'environnement :
L'image peut-être assez altérée (conditions météorologiques diverses).
L'image bouge (bon le problème est réglé, d'ailleurs grâce à un de tes posts mathieu_t, merci ;)).

Mon souci, c'est que soit je choisis une manière forte et je teste toutes les images d'une séquence en disant quelque chose comme "s'il y a au moins une image sur laquelle aucun défaut n'est détecté, alors il n'y a pas de défaut". Bon ça, je l'ai testé, ça marche mais pour le temps de calcul je repasserais.

Alors ce que je voudrais pouvoir faire, c'est faire un prétraitement (léger si possible, au moins plus rapide que le temps pris pour tester les objets) afin de savoir si l'image vaut la peine d'être traitée ou pas.

Voili voilou c'est peut-être plus clair comme ça...

Etienne

P.S : Oups dernière précision : sur un modèle qui n'est pas en rotation, j'arrive à détecter un défaut en un temps raisonnable (même si l'image a bougé, re-merci mathieu_t ;))

Salut !

Citation:

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Mon souci, c'est que soit je choisis une manière forte et je teste toutes les images d'une séquence en disant quelque chose comme "s'il y a au moins une image sur laquelle aucun défaut n'est détecté, alors il n'y a pas de défaut". Bon ça, je l'ai testé, ça marche mais pour le temps de calcul je repasserais.

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Je comprends pas bien ? C'est pas plutôt : "si n'y a aucune image sur laquelle je trouve un défaut, alors il n'y a pas de défaut" ?? Ou "dès que je trouve un défaut, il y a un défaut" ?

D'ailleurs, comment tu fais ton test sur tes images ? Quel est le critère qui te permet de dire qu'il n'y a pas de défaut ?? Tu peux donner ta méthode ?

En tout cas si tu veux t'assurer qu'à tout instant il n'y a pas de défaut, il te faut faire le test à tout instant...

A+

Hé bien en fait, prenons par exemple la 8ème image de la séquence.

Mon programme n'est pas capable de la tester correctement puisqu'il compare l'image testée avec une image de référence (le modèle (1 modèle par face) qui est fixe).

Donc si le programme teste cette image (la 8ème), il va détecter un défaut (qui n'a pas de sens).

Mon objectif est donc de faire un prétraitement qui soit capable de dire : "L'image n° 8 de la séquence n'est pas à tester".

Sur la séquence proposée, il n'y a que 2 images qui soient "testables", la 1ère et la dernière de la séquence.
Sur l'image 1, pas de défaut donc c'est OK.
Sur la dernière image, il y a 2 défauts qu'il faut signaler.
Les autres images n'ont même pas à être testées.

Etienne

Pas clair tout ça !
Si j'ai bien compris, en fait tu ne veux tester que pour des images qui ont fait une rotation de 0, 180 et 360 degrés ??
Pour faire un prétraitement qui te dise que l'image n'est pas la bonne à tester, il va bien failloir que tu "regardes" via ton programme la tête de ta figure...

Je vois bien un truc mais c'est pas très robuste à mon avis...
Fais le symétrique de ton image de référence, puis calcule le degré de ressemblance entre cette image de réf tournée et l'image réelle actuelle.
Tant que la ressemblance n'est pas supérieure à un certain seuil, ne rien faire... Dès qu'elle dépasse ce seuil (à fixer expérimentalement), faire le test...
Mais bon je sais pas si c'est bien robuste tout ça...

A+

Oui c'est vrai que c'est pas clair et que je n'aurai pas de solution satisfaisante.
Je suis donc parti vers une autre piste, la classification, sans me préoccuper de la rotation.

++
Etienne