Chapitre IIIDétection dobjet applicationsDéfinition de la vision par ordinateurLa vision par ordinateur appelée aussi visi...
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Object detection compteur d'objet

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Object detection compteur d'objet

  1. 1. Chapitre IIIDétection dobjet applicationsDéfinition de la vision par ordinateurLa vision par ordinateur appelée aussi vision artificielle, vision numérique ouRécemment vision cognitive est une branche de l’intelligence artificielle, son butest de permettre à une machine de comprendre ce qu’elle « voit » lorsqu’elle estconnectée à une ou à plusieurs cameras, en d’autre terme essayer de modéliser etreproduire la vision humaine.En vue d’atteindre cet objectif plusieurs sciences sont mises à contribution commeles mathématiques, linformatique, le génie électrique, la psychologie, la biologie,les sciences cognitives et la physique.La vision artificielle se divise en deux catégories : La 1ère catégorie concerne le traitement d’images « bas niveau ». elle est représentée par les applications suivantes : le suivi des formes, la détection des contours, la segmentation, la super résolution, le rehaussement et la restauration, la transmission et la compression, etc. La 2e catégorie est l’analyse d’image « haut niveau » qui consiste à étudie des techniques pour l’interprétation, la reconstruction et la compréhension d’une scène 3D à partir d’une ou plusieurs images 2D « compréhension de l’image, reconnaissance des formes et stéréovision »Les domaines d’applicationsLe domaine de la vision artificielle est très important, c’est le fondement denombreux travaux dans des branches comme : La télédétection « Astronomie (Hubble), Météo, Reconnaissance de structures/activités humaines, Cartographie, Appariement de cartes, Classification et archivage de photos ». Architecture « la reproduction 3D virtuelles de bâtiments à partir de photos, réalité augmentée ».-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------Année 2011 Ayssar SERHAN
  2. 2. Dans l’industrie « Contrôle de la qualité (Solvision et Clemex), Automatisation (Comact, Autolog) ». Imagerie médicale « reproduction d’organes en 3D à partir de [radio/écho] graphies, planification d’interventions, tomographie, Comptage de cellules. classification des tissus dans des images tomographiques Sécurité « les systèmes de surveillance, détection de mouvement, reconnaissance d’empreintes, de visage, signatures et iris. Surveillance du trafic routier Robotique « navigation autonome, suivi d’objets, interactions humains machines ». Par exemple les robots sur Mars ne peuvent pas être téléguidés en raison de la distance et du temps mis par le signal. Donc ils doivent être autonomes pour éviter les obstacles et pouvoir saisir des objets. Suivi et compréhension d’objets en robotique mobile ivi-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------Année 2011 Ayssar SERHAN
  3. 3. Fonctionnement du Programme:Lidée dans mon programme est de soustracter limage courant de limageprécédent qui joue comme un font décran pour la première image, le matricerésultant contient touts les différences qui existent entre les deux images, pouréliminer les objets qui ne correspond pas a un être humaine ( c.-à-d. ) lobjet ayantun volume très petite on passe a un méthode dérosion, après on identifie les limitede lobjet restant qui est normalement correspond a un objet de volume biencomparable.Quand lobjet entre dans la zone de camera un variable booléen sera mis a "true" etreste dans cette état tant le variable ne sera pas incrémenté que lorsque lobjetsorte de la zone de camera et le booléen sera aussi remis a zéro pour préparerpour la détection dune nouvelle objet.clcclose allhvp = video.VideoPlayer;hvp.WindowCaption = object tracking;camsetgray;preview(camera);back=getsnapshot(camera);back=0.75*back;time=0; n=0; bo=0;while time<5000v1=1; v2=size(back,1);v3=1; v4=size(back,2);im=getsnapshot(camera);res=im; im=abs(back-im);im=im>0;for i=2:(size(back,1)-1) for j=2:(size(back,2)-1) p(i,j)=(sum(sum(im((i-1):(i+1),(j-1):(j+1))))/9)==1; endendfor i=2:(size(back,1)-1) if sum(p(i,:))~=0 v1=i; break; endend-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------Année 2011 Ayssar SERHAN
  4. 4. for i=(size(back,1)-1):-1:2 if sum(p(i,:))~=0 v2=i; break; endendfor i=2:(size(back,2)-1) if sum(p(:,i))~=0 v3=i; break; endendfor i=(size(back,2)-1):-1:2 if sum(p(:,i))~=0 v4=i; break; endendif (v1==1&&v2==size(back,1)&&v3==1&&v4==size(back,2)&&bo~=0) n=n+1; bo=0; sprintf(detection de nouvelle objetn nombre totale est %d,n)endif (v1~=1||v2~=size(back,1)||v3~=1||v4~=size(back,2)) bo=1;endres(v1:v2,v3)=1; res(v1:v2,v4)=1;res(v1,v3:v4)=1; res(v2,v3:v4)=1;step(hvp, res);time=time+1;enddelete(camera);-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------Année 2011 Ayssar SERHAN
  5. 5. Explication de quelques fonctions :Video Player: cette fonction est utilisée pour créer un objet daffichage vidéo(fenêtre vidéo) elle est définie de la façon suivant : hvp = video.VideoPlayer ;OÙ on définie hvp comme fenêtre daffichage directe c.-à-d. limage de sortie deprogramme après traitement sera affichée directement dans cette fenêtre.Camsetgray: cette fonction est utilisée pour configurer le camera pour détecterdes images dont lespace couleur est en niveau de gris. Elle est aussi possible deremplacer cette fonction par ces deux instructions : camera=videoinput(winvideo); set(camera,ReturnedColorSpace,grayscale);getsnapshot : cette fonction est utilisée pour détecter un camera a travers lentréevideo définie par le nom camera (objet de sortie de la fonction camsetgray) : back=getsnapshot(camera);preview: cette fonction est utilisée pour pré visualiser limage dentrée pourréduire le temps de détection (si on nutilise pas cette fonction le camera seraallumé et éteint pour chaque fois quon veut détecté une image): preview(camera);Step: cette fonction est utilisée pour Lancer la vidéo ou des séquences dimages entransmettant une séquence dimage ou dune vidéo multidimensionnelle au lecteurvidéo: step(hvp, res);res: est la séquence dentrée (dans mon programme une seul image ).hvp: est le lecteur vidéo.Lecture: Le chargement en memoire dune image se fait avec la fonction imread.Par exemple, la function suivante permet de lire une image et de placer soncontenu dans une variable de type matrice : I = imread( nomdephoto.format );Affichage : L’affichage de l’image (ou de la variable) est réalisé par la fonctionimshow. Ainsi les fonctions suivantes souvrent une nouvelle fenêtre pour yafficher l’image I.-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------Année 2011 Ayssar SERHAN
  6. 6. figure; % ouvrire une nouvelle fenetre ( vide ). Imshow(I); % afficher limage .sauvegarde: Les fonctions imwrite permet la sauvegarde dimages sous différentsformats (tif, jpg, bmp, pcx, png, gif, emf, eps, ...). imwrite(nom de matrice,nom de fichier.format );-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------Année 2011 Ayssar SERHAN

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