Traitement d'image en c++

Résolu
devLover Messages postés 1 Date d'inscription vendredi 27 mai 2022 Statut Membre Dernière intervention 27 mai 2022 - Modifié le 27 mai 2022 à 11:59
JeuDuTaquin Messages postés 249 Date d'inscription mardi 4 juillet 2017 Statut Membre Dernière intervention 31 mai 2023 - 27 mai 2022 à 14:56
Bonjour,

SVP je cherche d'autres méthodes pour isoler des couleurs dans une image a part ( le calcule de la moyenne de chaque colonne et de passer en espace HSV) car mon image est un peu spéciale --> objectif détecter tout les couleurs qui correspondent pas à la couleur majoritaire de la pile (cercle jaune)

Merci

2 réponses

Whismeril Messages postés 19073 Date d'inscription mardi 11 mars 2003 Statut Contributeur Dernière intervention 23 juin 2024 657
27 mai 2022 à 12:45
Bonjour

Pas spécialisé dans le domaine, mais as tu envisagé le deep learning?
0
JeuDuTaquin Messages postés 249 Date d'inscription mardi 4 juillet 2017 Statut Membre Dernière intervention 31 mai 2023 7
Modifié le 27 mai 2022 à 15:03
Salut devLover et Whismeril,

Pour pouvoir répondre, il manque des informations techniques:

- Le marquage est-il volontaire?

- La couleur est elle imposée?
Pourquoi du jaune sur un support jaunâtre à la base?

Tu dois imposer ta couleur, et non dans le spectre lumineux visible, les encres réactives sont de meilleur qualité.

Je te propose donc, si tu as à faire une vérification optique, d'utiliser une couleur hors du spectre visible.

Toutes les caméras actuelles sont calibrées pour réagir aux infrarouges et aux ultraviolets.

Les réactifs aux UVs sont nombreux et peux chère, et les peintures métalliques étiquettes en Alu ou argentée (aluminisées) sont trouvables.

Le orange BTP, en l'état, est difficile à cribler parmi une palette non contrastée et homogène.

Avant toutes analyse et usages de filtres optiques ou numériques, il te faut tester les différentes longueurs d'ondes émises par la peinture en éclairage IR ou UV.

A mon avis l'UV te donnera le meilleur résultat. Cette peinture est peut-être réactive aux UVs.

Tu parviendras alors à un échantillonnage parcellaire avec toutes les informations voulues, sans parasites chromatiques.

A ce niveau, tu pourra traiter tes informations par déplacement horizontal des feuilles gerbées, et déterminer ainsi les aberrations ponctuelles latérales.

Il y a aussi la méthode de la prise de vue en trois poses avec filtres chromatiques, mais le process est plus long.

Sinon, étiquette blanche avec code-barre sur la tranche des éléments gerbés...

... Ou changer la couleur en rouge ou vert... couleur plus visible.

Nous attendons donc ce complément d'information sur la digitalisation des marqueurs.

... Et après... on passe au "Deep-learning", l'AI et la programmation du bazar .
0
Rejoignez-nous