Détection des cercles dans une image: hough
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Description
Le principe de base de la détection des cercles est très simple:
On dessine les contours de l'image et pour tous les points appartenant aux contours, on dessine dans l?accumulateur un cercle de rayon R. Si l'on cherche à détecter un cercle de rayon R alors, le point de l'accumulateur ayant reçu le plus de suffrage sera le centre du cercle recherché.
Avantages de cette méthode : on peut détecter un cercle même s'il est partiellement caché ou même si l'image est très bruité.
Rapide et très robuste si l'on connais le rayon du cercle rechercher.
Inconvénients: ce traitement nécessite de connaître approximativement le rayon du cercle recherché.
Cette source propose 3 petits traitements mettant en relief les avantages de cette méthode.
Les trois traitements sont accessibles en cliquant sur les trois icônes correspondantes dans la barre d'outil.
-Traitement 1 : Découverte de la méthode: on sélectionne un intervalle de rayon possible et le programme trouve le cercle le plus adapté.
-Traitement 2 : Robustesse au bruit : on ajoute du bruit dans l'image et on observe si la détection du cercle est toujours bonne.(ici, on détecte un cercle partielle)
-Traitement 3 : Application simple: Détection de la pupille et de l'iris d'un ?il.
Le logiciel en lui même permettant ces traitements à aussi été amélioré:
-Drag and drop des image provenant de fichier vers le logiciel
-Scroll verticale et horizontale
On dessine les contours de l'image et pour tous les points appartenant aux contours, on dessine dans l?accumulateur un cercle de rayon R. Si l'on cherche à détecter un cercle de rayon R alors, le point de l'accumulateur ayant reçu le plus de suffrage sera le centre du cercle recherché.
Avantages de cette méthode : on peut détecter un cercle même s'il est partiellement caché ou même si l'image est très bruité.
Rapide et très robuste si l'on connais le rayon du cercle rechercher.
Inconvénients: ce traitement nécessite de connaître approximativement le rayon du cercle recherché.
Cette source propose 3 petits traitements mettant en relief les avantages de cette méthode.
Les trois traitements sont accessibles en cliquant sur les trois icônes correspondantes dans la barre d'outil.
-Traitement 1 : Découverte de la méthode: on sélectionne un intervalle de rayon possible et le programme trouve le cercle le plus adapté.
-Traitement 2 : Robustesse au bruit : on ajoute du bruit dans l'image et on observe si la détection du cercle est toujours bonne.(ici, on détecte un cercle partielle)
-Traitement 3 : Application simple: Détection de la pupille et de l'iris d'un ?il.
Source / Exemple :
//****************************************************************************************
//MORARD Vincent
//vincent.morard@cpe.fr
//pistol.petesampras.free.fr
//****************************************************************************************
#include "CImage.h"
#include "DlgCallback.h"
void Message5(HWND hList,HWND hDlg,char *Mes,int Buf)
{
SendMessage(hList,LB_ADDSTRING, 0, (LONG)Mes);
SendMessage(hDlg,WM_UPDATE,Buf,0);
Sleep(0);
}
//************************************************************************************
//Thread Cercle3 : Détection de cercle sur l'image d'un oeil.
//Le but de ce traitement est de détecter le contour de la pupile ainsi que le contour de l'iris
//Le but final étant de trouver le centre de l'oeil et les rayon des cercles associés.
//************************************************************************************
DWORD WINAPI DetectionCercle3(LPVOID lpParam )
{
HWND hDlg,hOK,hwndList;
int R,X,Y;
hDlg=(HWND) lpParam;
hwndList=GetDlgItem(hDlg, IDC_LIST1);
hOK=GetDlgItem(hDlg, IDOK);
int t = GetTickCount(); //initialisation du temps
SendMessage(hwndList, LB_ADDSTRING, 0, (LONG)"Début du traitement");
if(Img[0].LoadBmp("./Hough.bmp")==0)return 0;
Img[0].ConvertRGB2Gray();
Message5(hwndList,hDlg,"Ouverture de l'image : Fait",0);
if(Img[0].Sobel(GRAY,&Img[1])==0)return 0;
Message5(hwndList,hDlg,"Sobel : Fait",1);
if(Img[1].Threashold(254,&Img[2])==0)return 0;
Message5(hwndList,hDlg,"Seuillage : Fait",2);
if(Img[2].HoughCircleCompute(36,38,&Img[3],&X,&Y,&R)==0)return 0;
if(Img[3].HoughContrasteAuto()==0)return 0;
Message5(hwndList,hDlg,"Hough: détection de cercle : Fait",3);
if(Img[0].DrawCircle(R,X,Y,255,0,0)==0)return 0;
Message5(hwndList,hDlg,"Dessin du cercle trouvé : Fait",0);
//Fin de la détection de la pupile coord: R, X, Y
if(Img[0].Median(GRAY,9,40,&Img[4])==0)return 0;
Message5(hwndList,hDlg,"Filtre médian : Fait",4);
if(Img[4].Sobel(GRAY,&Img[5])==0)return 0;
Message5(hwndList,hDlg,"Sobel : Fait",5);
if(Img[5].Threashold(20,&Img[6])==0)return 0;
Message5(hwndList,hDlg,"Seuillage: Fait",6);
if(Img[6].HoughCircleCompute(100,100,&Img[7],&X,&Y,&R)==0)return 0;
if(Img[7].HoughContrasteAuto()==0)return 0;
Message5(hwndList,hDlg,"Hough: detection de cerlce : Fait",6);
if(Img[0].DrawCircle(R,X+1,Y+1,0,255,0)==0)return 0;
Message5(hwndList,hDlg,"Dessin du cercle trouvé : Fait",0);
//Fin du traitement, le second cercle est de coordonnée R,X,Y
SendMessage(hwndList, LB_ADDSTRING, 0, (LONG)"Fin du traitement, temps (ms) ");
t = GetTickCount() - t;
char Buf[20];
strcpy(Buf,itoa(t,Buf,10));
SendMessage(hwndList, LB_ADDSTRING, 0, (LONG)Buf);
EnableWindow(hOK,TRUE);
return 1;
}
Conclusion :
Le logiciel en lui même permettant ces traitements à aussi été amélioré:
-Drag and drop des image provenant de fichier vers le logiciel
-Scroll verticale et horizontale
Codes Sources
- ..
- Icon
- AnalySIS.vcproj
- cell.bmp
- Cercle.bmp
- CercleDetection.ex_
- CImage.cpp
- CImage.h
- Convolution.cpp
- demo.bmp
- Distance.cpp
- DlgCallBack.cpp
- DlgCallback.h
- fft.cpp
- hough.bmp
- Hough.cpp
- icon1.ico
- Intensite.cpp
- LaplaceI.cpp
- LaplaceII.cpp
- LPE.cpp
- LPE_win32.rc
- main.cpp
- Median.cpp
- MinMax.cpp
- monnaie.bmp
- Morphologie.cpp
- Moyenne.cpp
- oeil.bmp
- Other.cpp
- PasseHautv4.cpp
- PasseHautv8.cpp
- Prewitt.cpp
- Repoussage.cpp
- resource.h
- SaveBmp.cpp
- Script_Cercle.cpp
- Script_Cercle2.cpp
- Script_Cercle3.cpp
- Script_Demo.cpp
- Script_LPE.cpp
- Sobel.cpp
- Threashold.cpp
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je voudrais savoir quel version de Visual studio a été utilisée pour cette source.
Merci par avance.
je voudrais savoir quel est la version de Visual studio utilisée pour cette source.
Merci par avance
SVP, je suis débutante pour l'utilisation de matlab et je veux réaliser une application qui permet de sélectionner toute les cercle présentes dans une image donnée.
J'ai essayé de comprendre le code ci dessus, mais malheureusement j'ai pas compris grand chose:(
Merci de m'aider par des documents simples ou des lignes simples de code.
merci bien:)
s'il ya qel q'un des documentation sur se sujet...merci
Je viens d'ailleurs de remettre la main sur son mémoire de thèse (de l'ami!) qui (j'en suis presque certain) va énormément te plaire!
En effet tu verras tout le travail qui a été fait autour du filtrage et des optimisations (multi échelle) et des transformées de Hough pour droites et ellipses.
http://www.cmi.univ-mrs.fr/ecole-doctorale/pdftheses/LeTroter.pdf
C'est une demi réponse à ta requête au sujet de ma propre thèse (qui est confidentielle pour 10 ans...), puisque j'ai utilisé des optimisations sur Hough parfois équivalentes (même directeur de thèse... comme par hasard :o) )
A+
PS : je trouve humblement sa thèse très accessible, puisque faite dans esprit très didactique plus informatique que mathématique.
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