Séparation des fonctions de calculs et de traitement.
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@ -1,5 +1,11 @@
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include_directories (${CMAKE_SOURCE_DIR}/src)
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find_package(Qt5 COMPONENTS
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Widgets
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PrintSupport
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REQUIRED
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)
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file(
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GLOB
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usage_examples
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@ -9,7 +15,7 @@ file(
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foreach(f ${usage_examples})
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get_filename_component(exampleName ${f} NAME_WE)
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add_executable(${exampleName} ${f})
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target_link_libraries(${exampleName} ${OpenCV_LIBS})
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target_link_libraries(${exampleName} ${OpenCV_LIBS} fftw3 plotcpp qcustomplot Qt5::Widgets Qt5::PrintSupport)
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install(PROGRAMS ${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR}/${exampleName}
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DESTINATION bin
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RENAME ${CMAKE_PROJECT_NAME}-${exampleName})
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51
examples/test-fft.cpp
Normal file
51
examples/test-fft.cpp
Normal file
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@ -0,0 +1,51 @@
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#include <fftw3.h>
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#include <cmath>
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#include <libplotcpp/plotcpp.hpp>
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double pi() {
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return 3.1415;
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}
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std::vector<double> tfd2vect(fftw_complex* tfd, int N) {
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std::vector<double> res;
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auto it = tfd;
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for (int i = 0; i != N; ++i) {
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fftw_complex c = {*it[0], *it[1]};
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res.push_back(sqrt(c[0]*c[0] + c[1]*c[1]));
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it++;
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}
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return res;
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}
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int main(int argc, char** argv) {
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QApplication app(argc, argv);
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fftw_complex *in, *out;
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fftw_plan p;
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int N = 500;
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in = (fftw_complex*) fftw_malloc(sizeof(fftw_complex) * N);
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out = (fftw_complex*) fftw_malloc(sizeof(fftw_complex) * N);
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p = fftw_plan_dft_1d(N, in, out, FFTW_FORWARD, FFTW_MEASURE);
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std::vector<double> xx;
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for (int i = 0; i != N; ++i) {
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xx.push_back(i);
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}
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for (int i = 0; i != N; ++i) {
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in[i][0] = sin(2*pi()*50*i/N);
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}
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fftw_execute(p); /* repeat as needed */
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std::vector<double> res = tfd2vect(out, N);
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PlotCpp g;
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g.plot(xx, res);
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g.draw();
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fftw_destroy_plan(p);
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fftw_free(in); fftw_free(out);
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return app.exec();
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}
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@ -1,8 +1,11 @@
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# file(GLOB headers *.hpp)
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# file(GLOB lib_files *.cpp)
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add_executable(traitement traitement.cpp)
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target_link_libraries(traitement ${OpenCV_LIBS})
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# add_executable(traitement traitement.cpp)
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# target_link_libraries(traitement ${OpenCV_LIBS} fftw3)
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add_executable(test-fft test-fft.cpp)
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target_link_libraries(test-fft)
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# target_include_directories(blk PUBLIC ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR})
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# target_compile_options (blk PUBLIC -std=c++11 )
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111
src/math.hpp
Normal file
111
src/math.hpp
Normal file
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@ -0,0 +1,111 @@
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#pragma once
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#include <vector>
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#include <complex>
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#include <opencv2/opencv.hpp>
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#include <iterator>
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#include <cmath>
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namespace math {
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using complex = std::complex<float>;
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using signal = std::vector<double>;
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using csignal = std::vector<complex>;
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using contour = std::vector<cv::Point>;
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constexpr double pi() {return std::atan(1)*4;}
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//TODO implémenter la fft
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csignal fft(const signal& input) {
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//TODO: s'assurer que le signal est bien formé (i.e. bonne taille)
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return fft_rec(input);
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};
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csignal fft_rec(const signal& input) {
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int size = input.size();
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if (size == 1) {
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return input;
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} else {
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signal odd;
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signal even;
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std::back_insert_iterator<signal> odd_back_it(odd);
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std::back_insert_iterator<signal> even_back_it(even);
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bool insert_in_even = false;
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||||
for (auto it = input.begin(); it != input.end(); ++it) {
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if (insert_in_even) {
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*even_back_it++ = *it;
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||||
insert_in_even = false;
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} else {
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||||
*odd_back_it++ = *it;
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||||
insert_in_even = true;
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||||
}
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}
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signal odd_fft = fft_rec(odd);
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signal even_fft = fft_rec(even);
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signal res;
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res.reserve(size);
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for (int k = 0; k<size/2; ++k) {
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complex t = std::exp(complex(0, -2*pi()*k/size))*odd[k];
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||||
res[k] = even[k] + t;
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||||
res[size/2+k] = even[k] - t;
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}
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return res;
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}
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}
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complex mean(const signal& sig) {
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complex res = 0;
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for (auto x: sig) {
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res += x;
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}
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||||
return complex(res.real()/sig.size(), res.imag()/sig.size());
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};
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signal cont2sig(const contour& cont) {
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signal sig;
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auto sig_it = sig.begin();
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auto cont_it = cont.begin();
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||||
for (auto cont_it = cont.begin(); cont_it != cont.end(); ++cont_it) {
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*sig_it = complex((*cont_it).x, (*cont_it).y);
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||||
sig_it++;
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||||
}
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return sig;
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};
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contour coef2cont(const signal& tfd, complex mean, int size, int cmax) {
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contour cont;
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||||
auto tf_it = tfd.begin();
|
||||
auto cont_it = cont.begin();
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||||
|
||||
for (auto tf_it = tfd.begin(); tf_it != tfd.end(); ++tf_it) {
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||||
//TODO retrouver la formule
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//*cont_it = mean;
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||||
}
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return cont;
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};
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int max_cont(const std::vector<contour>& contours) {
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int max = 0;
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int id = 0;
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for (int i=0; i<contours.size(); ++i) {
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if (contours[i].size() > max) {
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max = contours[i].size();
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id = i;
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}
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}
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return id;
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};
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contour simplify_contour(const contour& cont, int cmax) {
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contour res;
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signal z = cont2sig(cont);
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complex zm = mean(z);
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||||
signal tfd = fft(z);
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||||
res = coef2cont(tfd, zm, 0, cmax);
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||||
return res;
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||||
};
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||||
}
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13
src/test-fft.cpp
Normal file
13
src/test-fft.cpp
Normal file
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@ -0,0 +1,13 @@
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#include <math.hpp>
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#include <cmath>
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int main(int argc, char** argv) {
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math::signal s;
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for (int i=0; i<100; ++i) {
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s.push_back(std::sin(2*math::pi()*50*i/100));
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}
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math::fft(s);
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return 0;
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}
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@ -1,4 +1,7 @@
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#include "opencv2/opencv.hpp"
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#include <math.h>
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#include <algorithm>
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#include "math.hpp"
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int filter(const cv::Mat& img, cv::Mat output, int seuil) {
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bool detect = false;
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@ -25,12 +28,15 @@ int filter(const cv::Mat& img, cv::Mat output, int seuil) {
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}
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||||
int main(int argc, char** argv) {
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int seuil=80;
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int seuil=0;
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if (argc > 1) {
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||||
seuil = atol(argv[1]);
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}
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int cmax = 10;
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int N = 5000;
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char detect;
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cv::VideoCapture cap(0);
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if(!cap.isOpened())
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@ -60,15 +66,14 @@ int main(int argc, char** argv) {
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cv::imshow("Detection", binaire);
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cv::findContours(binaire, contours, hierarchy, CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_NONE);
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cv::Mat Dessin = cv::Mat::zeros(X,Y, CV_8UC1);
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unsigned int max = 0;
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int id = 0;
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for(numc = 0; numc<contours.size(); numc++) {
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if (contours[numc].size() > max) {
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max = contours[numc].size();
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id = numc;
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}
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}
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int id = math::max_cont(contours);
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std::cout << contours[id].size() << std::endl;
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std::vector<cv::Point> new_cont = math::simplify_contour(contours[id], cmax);
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||||
cv::drawContours(Dessin, contours, id, 255);
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||||
cv::drawContours(Dessin, new_cont, id, 255);
|
||||
cv::imshow("Contours", Dessin);
|
||||
if(cv::waitKey(30) == 27) {
|
||||
break;
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||||
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