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1.7 KiB
Matlab
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clear;
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close all;
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load exercice_1;
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% Parametres :
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p = alpha/pi;
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epsilon = 1e-20;
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% Affichage de l'image :
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figure('Name','Detection des alignements','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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title('L''image','FontSize',30);
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drawnow;
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% Affichage d'un fond gris pour l'esquisse :
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subplot(1,2,2);
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imagesc(120*ones(size(I)),[0,255]);
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axis equal;
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axis off;
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title('Son esquisse','FontSize',30);
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hold on;
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% Boucle sur les ensembles E :
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nb_elimines = 0;
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for k = 1:length(liste_E)
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% Calcul de la matrice d'inertie de l'ensemble candidat numero k :
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E = liste_E{k};
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E_x = E(:,2); % Attention : x = j
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E_y = E(:,1); % Attention : y = i
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indices_E = sub2ind(size(I),E_y,E_x);
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G_norme_E = G_norme(indices_E);
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[C_x,C_y,M] = matrice_inertie(E_x,E_y,G_norme_E);
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% Calcul des valeurs/vecteurs propres de M :
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[V,D] = eig(M);
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% Tri des valeurs propres de M par ordre decroissant :
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[~,indices] = sort(diag(D),'descend');
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% Matrice de passage du repere xy vers les axes propres du nuage de points :
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P = V(:,indices);
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% Coordonnees des points du nuage apres rotation dans le repere des axes principaux :
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E_nouveau_repere = [E_x-C_x,E_y-C_y]*P;
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% Calcul de probabilite (loi binomiale) :
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[x_min,x_max,probabilite] = calcul_proba(E_nouveau_repere,p);
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% Test de saillance visuelle :
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if probabilite<epsilon % Si l'evenement est suffisamment rare
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% Affichage du segment :
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extremites = P*[x_min x_max ; 0 0]+[C_x C_x ; C_y C_y];
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line(extremites(1,:),extremites(2,:),'Color','w','LineWidth',2);
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drawnow;
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else
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nb_elimines = nb_elimines+1;
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end
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end
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fprintf( 'Sur %d ensembles candidats, %d ont ete elimines\n',length(liste_E),nb_elimines);
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