correction d'erreurs
This commit is contained in:
parent
fd8ce8bbff
commit
f895134c04
3 changed files with 88 additions and 55 deletions
|
@ -4,34 +4,53 @@ int main(int argc, char** argv) {
|
||||||
std::string imagename = "";
|
std::string imagename = "";
|
||||||
int seuil = 25;
|
int seuil = 25;
|
||||||
int cmax = 10;
|
int cmax = 10;
|
||||||
if (argc > 2) {
|
|
||||||
|
if (argc > 1) {
|
||||||
imagename = argv[1];
|
imagename = argv[1];
|
||||||
|
} else {
|
||||||
|
std::cout << "Invalid number of arguments: test-descripteurs <path_to_image> [<threshold>]";
|
||||||
|
return 0;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
if (argc > 2) {
|
||||||
seuil = atoi(argv[2]);
|
seuil = atoi(argv[2]);
|
||||||
}
|
}
|
||||||
|
|
||||||
cv::namedWindow("Image", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
|
cv::namedWindow("Image", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
|
||||||
cv::namedWindow("Binaire", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
|
cv::namedWindow("Binaire", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
|
||||||
cv::namedWindow("Contour", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
|
cv::namedWindow("Contour", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
|
||||||
|
cv::namedWindow("New Contour", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
|
||||||
|
|
||||||
cv::Mat image = cv::imread(imagename, CV_LOAD_IMAGE_COLOR);
|
cv::Mat image = cv::imread(imagename, CV_LOAD_IMAGE_COLOR);
|
||||||
cv::Mat binaire(image.rows, image.cols, CV_8UC1);
|
cv::Mat binaire(image.rows, image.cols, CV_8UC1);
|
||||||
cv::Mat contour_image(image.rows, image.cols, CV_8UC1);
|
cv::Mat contour_image(image.rows, image.cols, CV_8UC1);
|
||||||
|
cv::Mat new_contour_image(image.rows, image.cols, CV_8UC1);
|
||||||
|
|
||||||
std::vector<std::vector<cv::Point>> contours;
|
std::vector<math::contour> contours;
|
||||||
std::vector<std::vector<cv::Point>> contrs;
|
std::vector<math::contour> contrs;
|
||||||
std::vector<cv::Vec4i> hierarchy;
|
std::vector<cv::Vec4i> hierarchy;
|
||||||
|
|
||||||
math::filter(image, binaire, seuil);
|
math::filter(image, binaire, seuil);
|
||||||
cv::findContours(binaire, contours, hierarchy, CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_NONE);
|
cv::findContours(binaire, contours, hierarchy, CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_NONE);
|
||||||
|
|
||||||
int index = math::max_cont(contours);
|
int index = math::max_cont(contours);
|
||||||
|
|
||||||
|
math::contour c = contours[index];
|
||||||
|
c = math::simplify_contour(c, cmax);
|
||||||
|
std::array<int, 4> bounds = math::bounds(c);
|
||||||
|
c = transform(c, bounds);
|
||||||
|
|
||||||
contrs.push_back(contours[index]);
|
contrs.push_back(contours[index]);
|
||||||
contrs.push_back(math::simplify_contour(contrs[0], cmax));
|
contrs.push_back(c);
|
||||||
cv::drawContours(contour_image, contrs, -1, 255);
|
cv::drawContours(contour_image, contrs, 0, 255);
|
||||||
|
cv::drawContours(new_contour_image, contrs, 1, 255);
|
||||||
|
/*
|
||||||
|
*/
|
||||||
|
|
||||||
imshow("Image", image);
|
imshow("Image", image);
|
||||||
imshow("Binaire", binaire);
|
imshow("Binaire", binaire);
|
||||||
imshow("Contour", contour_image);
|
imshow("Contour", contour_image);
|
||||||
|
imshow("New Contour", new_contour_image);
|
||||||
|
|
||||||
cv::waitKey(0);
|
cv::waitKey(0);
|
||||||
return 0;
|
return 0;
|
||||||
|
|
|
@ -22,18 +22,21 @@ namespace math {
|
||||||
int indexNB;
|
int indexNB;
|
||||||
|
|
||||||
for (int index=0,indexNB=0;index<dim*rows*cols;index+=dim,indexNB++) {
|
for (int index=0,indexNB=0;index<dim*rows*cols;index+=dim,indexNB++) {
|
||||||
detect=0;
|
detect = false;
|
||||||
B = img.data[index ];
|
B = img.data[index ];
|
||||||
G = img.data[index + 1];
|
G = img.data[index+1];
|
||||||
R = img.data[index + 2];
|
R = img.data[index+2];
|
||||||
|
|
||||||
if ((R>G) && (R>B))
|
if ((R>G) && (R>B)) {
|
||||||
if (((R-B)>=seuil) || ((R-G)>=seuil))
|
if (((R-B)>=seuil) || ((R-G)>=seuil)) {
|
||||||
detect=1;
|
detect = true;
|
||||||
if (detect==1)
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
if (detect==1) {
|
||||||
output.data[indexNB]=255;
|
output.data[indexNB]=255;
|
||||||
else
|
} else {
|
||||||
output.data[indexNB]=0;
|
output.data[indexNB]=0;
|
||||||
|
}
|
||||||
}
|
}
|
||||||
}
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
@ -105,6 +108,7 @@ namespace math {
|
||||||
} else {
|
} else {
|
||||||
opt_size = 1 << (int)std::ceil(std::log(N)/std::log(2));
|
opt_size = 1 << (int)std::ceil(std::log(N)/std::log(2));
|
||||||
}
|
}
|
||||||
|
opt_size = input.size();
|
||||||
csignal sig(input);
|
csignal sig(input);
|
||||||
for (int i=0; i<opt_size-input.size(); ++i) {
|
for (int i=0; i<opt_size-input.size(); ++i) {
|
||||||
sig.push_back(complex(0, 0));
|
sig.push_back(complex(0, 0));
|
||||||
|
@ -136,12 +140,12 @@ namespace math {
|
||||||
}
|
}
|
||||||
}
|
}
|
||||||
|
|
||||||
csignal extract(const csignal& tfd, int cmax) {
|
csignal extract(const csignal& tfd, int cmin, int cmax) {
|
||||||
csignal res;
|
csignal res;
|
||||||
for (int k=0; k<cmax; ++k) {
|
int kmin = tfd.size()/2 + cmin;
|
||||||
res.push_back(tfd[tfd.size() - cmax + k]);
|
int kmax = tfd.size()/2 + cmax;
|
||||||
}
|
|
||||||
for (int k=cmax; k<2*cmax; ++k) {
|
for (int k=kmin; k<kmax; ++k) {
|
||||||
res.push_back(tfd[k]);
|
res.push_back(tfd[k]);
|
||||||
}
|
}
|
||||||
return res;
|
return res;
|
||||||
|
@ -155,41 +159,75 @@ namespace math {
|
||||||
return res;
|
return res;
|
||||||
}
|
}
|
||||||
|
|
||||||
csignal desc2sig(const csignal& desc, complex mean, int N, int kmin) {
|
csignal desc2sig(const csignal& desc, complex mean, int N, int cmin, int cmax) {
|
||||||
csignal cont;
|
csignal cont;
|
||||||
auto desc_it = desc.begin();
|
auto desc_it = desc.begin();
|
||||||
|
int kmin = desc.size()/2 + cmin;
|
||||||
|
int kmax = desc.size()/2 + cmax;
|
||||||
|
|
||||||
for (int m=0; m<N; ++m) {
|
for (int m=0; m<N; ++m) {
|
||||||
complex sum;
|
complex sum;
|
||||||
for (int k=0; k<desc.size(); ++k) {
|
for (int k=kmin; k<kmax; ++k) {
|
||||||
sum += desc[k]*std::exp(complex(0, 2*pi()*(k+kmin)*m/N));
|
sum += desc[k]*std::exp(complex(0, 2*pi()*k*m/N));
|
||||||
}
|
}
|
||||||
cont.push_back(mean + sum);
|
cont.push_back(mean + sum);
|
||||||
}
|
}
|
||||||
return cont;
|
return cont;
|
||||||
};
|
};
|
||||||
|
|
||||||
|
std::array<int, 4> bounds(const contour& cont) {
|
||||||
|
std::array<int, 4> res = {cont[0].x, cont[0].y, cont[0].x, cont[0].y};
|
||||||
|
|
||||||
|
for (auto p: cont) {
|
||||||
|
if (res[0] > p.x) {
|
||||||
|
res[0] = p.x;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
if (res[1] > p.y) {
|
||||||
|
res[1] = p.y;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
if (res[2] < p.x) {
|
||||||
|
res[2] = p.x;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
if (res[3] < p.y) {
|
||||||
|
res[3] = p.y;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
return res;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
contour transform(contour& cont, std::array<int, 4>& bounds) {
|
||||||
|
contour res;
|
||||||
|
for (auto p: cont) {
|
||||||
|
int px = (p.x - bounds[0])/(bounds[2]-bounds[0]);
|
||||||
|
int py = (p.y - bounds[1])/(bounds[3]-bounds[1]);
|
||||||
|
res.push_back(cv::Point(px, py));
|
||||||
|
}
|
||||||
|
return res;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
contour simplify_contour(const contour& cont, int cmax) {
|
contour simplify_contour(const contour& cont, int cmax) {
|
||||||
csignal z = cont2sig(cont);
|
csignal z = cont2sig(cont);
|
||||||
complex zm = mean(z);
|
complex zm = mean(z);
|
||||||
csignal tfd = fft(diff(z, zm));
|
csignal tfd = fft(diff(z, zm));
|
||||||
tfd /= tfd.size();
|
tfd /= tfd.size();
|
||||||
csignal desc = extract(tfd, cmax);
|
int cmin = -cmax;
|
||||||
|
csignal desc = extract(tfd, cmin, cmax);
|
||||||
|
|
||||||
if (std::abs(desc[desc.size()-1]) > std::abs(desc[0])) {
|
if (std::abs(desc[desc.size()/2-1]) > std::abs(desc[desc.size()/2+1])) {
|
||||||
std::reverse(desc.begin(), desc.end());
|
std::reverse(desc.begin(), desc.end());
|
||||||
}
|
}
|
||||||
|
|
||||||
double phy = std::arg(desc[desc.size()-1]*desc[0])/2;
|
double phy = std::arg(desc[desc.size()/2-1]*desc[desc.size()/2+1])/2;
|
||||||
desc *= std::exp(complex(0, -phy));
|
desc *= std::exp(complex(0, -phy));
|
||||||
double theta = std::arg(desc[0]);
|
double theta = std::arg(desc[desc.size()/2+1]);
|
||||||
|
|
||||||
for (int k=0; k<desc.size(); ++k) {
|
for (int k=0; k<desc.size(); ++k) {
|
||||||
desc[k] *= std::exp(complex(0, -theta*k));
|
desc[k] *= std::exp(complex(0, -theta*(k-cmin)));
|
||||||
}
|
}
|
||||||
desc /= desc[0];
|
desc /= desc[desc.size()/2+1];
|
||||||
|
|
||||||
csignal sig = desc2sig(desc, zm, z.size(), cmax);
|
csignal sig = desc2sig(desc, zm, z.size(), cmin, cmax);
|
||||||
return sig2cont(sig);
|
return sig2cont(sig);
|
||||||
};
|
};
|
||||||
|
|
||||||
|
|
|
@ -3,32 +3,8 @@
|
||||||
#include <algorithm>
|
#include <algorithm>
|
||||||
#include "math.hpp"
|
#include "math.hpp"
|
||||||
|
|
||||||
int filter(const cv::Mat& img, cv::Mat output, int seuil) {
|
|
||||||
bool detect = false;
|
|
||||||
uchar R, G, B;
|
|
||||||
int rows = img.rows;
|
|
||||||
int cols = img.cols;
|
|
||||||
int dim = img.channels();
|
|
||||||
int indexNB;
|
|
||||||
|
|
||||||
for (int index=0,indexNB=0;index<dim*rows*cols;index+=dim,indexNB++) {
|
|
||||||
detect=0;
|
|
||||||
B = img.data[index ];
|
|
||||||
G = img.data[index + 1];
|
|
||||||
R = img.data[index + 2];
|
|
||||||
|
|
||||||
if ((R>G) && (R>B))
|
|
||||||
if (((R-B)>=seuil) || ((R-G)>=seuil))
|
|
||||||
detect=1;
|
|
||||||
if (detect==1)
|
|
||||||
output.data[indexNB]=255;
|
|
||||||
else
|
|
||||||
output.data[indexNB]=0;
|
|
||||||
}
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
int main(int argc, char** argv) {
|
int main(int argc, char** argv) {
|
||||||
int seuil=80;
|
int seuil=65;
|
||||||
int cmax = 10;
|
int cmax = 10;
|
||||||
int N = 5000;
|
int N = 5000;
|
||||||
|
|
||||||
|
@ -61,7 +37,7 @@ int main(int argc, char** argv) {
|
||||||
Y=frame.cols;
|
Y=frame.cols;
|
||||||
DIM=frame.channels();
|
DIM=frame.channels();
|
||||||
|
|
||||||
filter(frame, binaire, seuil);
|
math::filter(frame, binaire, seuil);
|
||||||
|
|
||||||
cv::imshow("Detection", binaire);
|
cv::imshow("Detection", binaire);
|
||||||
cv::findContours(binaire, contours, hierarchy, CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_NONE);
|
cv::findContours(binaire, contours, hierarchy, CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_NONE);
|
||||||
|
|
Loading…
Reference in a new issue