Detection de contours
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Description
Un simple programme de detection de contours , mais le chose qui change
c'est qu'on prend la norme du gradient de la composante R,G et B séparement
en chaque point de l'image et non la norme du gradient de la moyenne des
trois composantes, ce qui fait que le resultat est en couleur et ça rend pas mal
sur certaines images.
Je ne met pas le code des fonctions GetBmp24 et SaveBmp24, le projet entier est
dans le zip avec une image pour l'exemple.
Pour des raisons de taille excessive du zip, je n'ai pu mettre qu'une image riduculement petite, donc le resultat est un peu plus pixel.
c'est qu'on prend la norme du gradient de la composante R,G et B séparement
en chaque point de l'image et non la norme du gradient de la moyenne des
trois composantes, ce qui fait que le resultat est en couleur et ça rend pas mal
sur certaines images.
Je ne met pas le code des fonctions GetBmp24 et SaveBmp24, le projet entier est
dans le zip avec une image pour l'exemple.
Source / Exemple :
/*-----------------------------------------------------------------------------------------------*
//
// Detecte Contours
//
//Fait par : MaegisInstinct (maegisinstinct@free.fr)
//
//le : 19/12/2004 à 22:21:43
//
//Description : Detecte les contours d'une image
//
/*----------------------------------------------------------------------------------------------*/
#include <windows.h>
#include <math.h>
#include <stdlib.h>
struct PIXEL
{
BYTE b;
BYTE g;
BYTE r;
};
struct Gradpix
{
float r,g,b;
};
[...]
/*-----------------------------------------------------*/
//Retourne la norme du gradient en un point de l'image
/*-----------------------------------------------------*/
Gradpix NormeGrad(PIXEL* image,int x,int y,int width,int height)
{
Gradpix gradx = {0.0f,0.0f,0.0f};
Gradpix grady = {0.0f,0.0f,0.0f};
int nbcompx = 0;
int nbcompy = 0;
if (x != 0)
{
gradx.r += (float) image[x+y*width].r-image[x-1+y*width].r;
gradx.g += (float) image[x+y*width].g-image[x-1+y*width].g;
gradx.b += (float) image[x+y*width].b-image[x-1+y*width].b;
nbcompx++;
}
if (x != width-1)
{
gradx.r += (float) image[(x+1)+y*width].r-image[x+y*width].r;
gradx.g += (float) image[(x+1)+y*width].g-image[x+y*width].g;
gradx.b += (float) image[(x+1)+y*width].b-image[x+y*width].b;
nbcompx++;
}
gradx.r=gradx.r/(float)nbcompx; //on fait la moyenne
gradx.g=gradx.g/(float)nbcompx;
gradx.b=gradx.b/(float)nbcompx;
if (y != 0)
{
grady.r += (float) image[x+y*width].r-image[x+(y-1)*width].r;
grady.g += (float) image[x+y*width].g-image[x+(y-1)*width].g;
grady.b += (float) image[x+y*width].b-image[x+(y-1)*width].b;
nbcompy++;
}
if (y != height-1)
{
grady.r += (float) image[x+(y+1)*width].r-image[x+y*width].r;
grady.g += (float) image[x+(y+1)*width].g-image[x+y*width].g;
grady.b += (float) image[x+(y+1)*width].b-image[x+y*width].b;
nbcompy++;
}
grady.r=grady.r/(float)nbcompy;
grady.g=grady.g/(float)nbcompy;
grady.b=grady.b/(float)nbcompy;
Gradpix result = {(float)sqrt(gradx.r*gradx.r+grady.r*grady.r),
(float)sqrt(gradx.g*gradx.g+grady.g*grady.g),
(float)sqrt(gradx.b*gradx.b+grady.b*grady.b)};
return result;
}
/*------------------------------------------------------------------*/
//Genere une image contenant les contours de l'image passé en param
//durete : (entre 1 (soft) et 50 (tres dur))
/*------------------------------------------------------------------*/
PIXEL* DetecteContours(PIXEL* image,int width,int height,float durete)
{
int i,j;
Gradpix* grad = new Gradpix[width*height];
for(j=0;j<height;j++)
{
for(i=0;i<width;i++)
{
grad[i+j*width] = NormeGrad(image,i,j,width,height);
}
}
//On cherche le max et on normalise entre 0 et 255 et on genere l'image
Gradpix maxi={0.0f,0.0f,0.0f};
for (i=0;i<width*height;i++)
{
if (grad[i].r>maxi.r)
maxi.r=grad[i].r;
if (grad[i].g>maxi.g)
maxi.g=grad[i].g;
if (grad[i].b>maxi.b)
maxi.b=grad[i].b;
}
//On genere ensuite l'image en normalisant
PIXEL* data = new PIXEL[width*height];
durete = max(durete,1);
for (i=0;i<width*height;i++)
{
data[i].r = (BYTE) min(grad[i].r/maxi.r*255.0f*durete,255.0f);
data[i].g = (BYTE) min(grad[i].g/maxi.g*255.0f*durete,255.0f);
data[i].b = (BYTE) min(grad[i].b/maxi.b*255.0f*durete,255.0f);
}
return data;
}
/*--------------*/
//Fonction Main
/*--------------*/
int APIENTRY WinMain(HINSTANCE hInstance,
HINSTANCE hPrevInstance,
LPSTR lpCmdLine,
int nShowCmd)
{
PIXEL *data;
PIXEL *contours;
DWORD width,height;
char buffer[1024];
if (*lpCmdLine == 0)
{
MessageBox(NULL,"Faites glisser un fichier bmp 24bpp sur l'exe","Info",MB_OK);
return -1;
}
memcpy(buffer,lpCmdLine,strlen(lpCmdLine));
buffer[strlen(lpCmdLine)-1]=0; //On enleve le guillement droit
if (GetBmp24(buffer+1,&data,width,height))
{
contours = DetecteContours(data,width,height,2);
strcpy(buffer+strlen(lpCmdLine)-5,"-cont.bmp");
SaveBmp24(buffer+1,contours,width,height);
delete[] data;
delete[] contours;
return 0;
}
MessageBox(NULL,"Mauvais format de fichier","Erreur",MB_OK);
return -1;
}
Conclusion :
Pour des raisons de taille excessive du zip, je n'ai pu mettre qu'une image riduculement petite, donc le resultat est un peu plus pixel.
Codes Sources
A voir également
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- Detection de contour python - Forum - Python
- C / C++ / C++.NET : Detection de contours dans une image - CodeS SourceS - Guide
- Delphi / Pascal : Detection de contour canny - CodeS SourceS - Guide
- Détection de contour/programmation en langage C/C++ ✓ - Forum - C
- Detection de contour ✓ - Forum - Java
Commentaires
J'ai besoin d'une fonction pour faire la comparaison entre deux images bmp.
Si je vais comparer pixel a pixel ca sera un peu lourd.
Est ce que je dois detecter les contours au premier lieu puis comparer pixel a pixel dans le contour?
merci!
Sinon j'ai trouvé super interessant. Mais ça aurait été mieux de pouvoir modifier la dureté de la détection avec une interface utilisateur...
10/10
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