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3.2 KiB
Matlab
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clear;
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close all;
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taille_ecran = get(0,'ScreenSize');
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L = taille_ecran(3);
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H = taille_ecran(4);
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% Parametres :
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set(0,'RecursionLimit',1000); % Pour eviter les erreurs a l'execution
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alpha = pi/8; % Seuil sur l'orientation du gradient (en radians)
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cos_alpha = cos(alpha);
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seuil_norme = 2/sin(alpha); % Seuil sur la norme du gradient (decoule d'une etude theorique)
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% Lecture de l'image :
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I = imread('Images/Piree.png');
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% I = imread('Images/chaises.png');
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% I = imread('Images/Morlaix.png');
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if size(I,3)==3
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I = rgb2gray(I);
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end
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I = imresize(I,0.8); % Permet de limiter l'effet de crenelage
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[nb_lignes,nb_colonnes] = size(I);
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% Parametres :
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diagonale = floor(sqrt(nb_lignes^2+nb_colonnes^2));
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card_max = floor(diagonale/2); % Cardinal max d'un ensemble E
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card_min = floor(card_max/20); % Cardinal min d'un ensemble E
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% Affichage de l'image :
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figure('Name','Ensembles candidats','Position',[0,0,L,0.67*H]);
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subplot(1,2,1);
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imagesc(I);
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axis equal;
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axis off;
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colormap gray;
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hold on;
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% Gradient du niveau de gris (x vers la droite, y vers le bas) :
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I = double(I);
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[G_x,G_y] = gradient(I);
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G_norme = sqrt(G_x.^2+G_y.^2);
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% Selection des pixels de contour :
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contour = G_norme>seuil_norme;
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% Pas de pixel de contour sur le bord de l'image (traitement simplifie !) :
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contour([1,nb_lignes],:) = 0;
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contour(:,[1,nb_colonnes]) = 0;
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% Affichage d'une petite fleche sur les pixels de contour :
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[i,j] = find(contour); % i, j vecteurs d'indices ou les valeurs de contour sont non nulles
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quiver(j,i,G_x(contour),G_y(contour),'r'); % Attention : x = j et y = i
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axis equal;
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title('Pixels de contour','FontSize',30);
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drawnow;
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% Boucle de traitement des pixels de contour :
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voisins = [ -1 -1 ; -1 0 ; -1 1 ; 0 1 ;...
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1 1 ; 1 0 ; 1 -1 ; 0 -1 ]; % Positions relatives des 8 plus proches voisins
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liste_E = [];
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while any(contour(:))
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% Pixel de contour dont la norme du gradient est la plus elevee = "germe" :
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indices_contour = find(contour); % indices linéaires des valeurs non nulles de contour
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[~,indice_max] = max(G_norme(indices_contour)); % on choppe l'indice de la valeur maximale de la norme du gradient des contours
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indice_germe = indices_contour(indice_max); % on se sert de cette indice comme de notre germe
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[i_germe,j_germe] = ind2sub(size(I),indice_germe); % on converti notre indice linéaire en coordonnées
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E = [i_germe,j_germe]; % on rempli E avec cette première germe
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G_somme = [G_x(i_germe,j_germe),G_y(i_germe,j_germe)];
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% Construction recursive de l'ensemble E :
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[E,contour] = recursion(E,contour,G_somme,i_germe,j_germe,voisins,G_x,G_y,card_max,cos_alpha);
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% Ajout de l'ensemble E a la liste d'ensembles E, si son cardinal est superieur a card_min :
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if size(E,1)>=card_min
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liste_E = [liste_E,{E}]; % Concatenation d'une cellule {E} a liste_E
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end
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end
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% Affichage des ensembles E (la fonction label2rgb donne a chaque ensemble E une couleur differente) :
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etiquette = zeros(size(I));
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for k = 1:length(liste_E)
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E = liste_E{k};
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indices_E = sub2ind(size(I),E(:,1),E(:,2));
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etiquette(ind2sub(size(I),indices_E)) = k;
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end
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I_resultat = label2rgb(etiquette,'parula',[0.5,0.5,0.5]);
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subplot(1,2,2);
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imagesc(I_resultat);
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axis equal;
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axis off;
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title('Ensembles candidats','FontSize',30);
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save exercice_1;
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