Filtre de Canny terminé; #7
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Delete Branch "filter_canny"
Deleting a branch is permanent. Although the deleted branch may continue to exist for a short time before it actually gets removed, it CANNOT be undone in most cases. Continue?
Ajout des fonctions utiles au filtre de Canny dans usefull_func.py :
calculGradient
,copyNullMatrix
,tranform_angle
,dltNoMaxima
,get_norm
,norm_voisin
,seuillageHysteresis
;Pas de modification important dans sobel.py
En tout cas il fonctionne et reste quelque ajust à faire mais pour plus tard... :-)
@ -40,0 +16,4 @@
return contours
"""
ca ne fonctionne pas que tu l'ais mis en commentaire ?
Le code est bon mais ça marche pas, j'ai sûrement quelques trucs à régler dans mon calcul de convolution. Du coup je le laisse ça en attendant d'avoir corriger le truc.
@ -21,0 +17,4 @@
for x in range(len(mat)):
for y in range(len(mat[0])):
coord_i = i - (len(mat) // 2) + x
corrd_j = j - (len(mat[0]) // 2) + y
Petite typo ici ?
@ -52,3 +57,4 @@
def pixel(img, i, j, default=(0,0,0)):
#i la colone et j la ligne
pourrais être x, y ou row, collumn pour être plus explicite?
@ -72,2 +78,4 @@
def filtre_gaussien(mat_img):
mat_gauss = [
[2/159, 4/159, 5/159, 4/159,2/159],
tricheur haha
@ -106,0 +117,4 @@
def calculGradient(filtred_image):
mask_x = [[1, 0, -1]]
mask_y = [[1],[0],[-1]]
tu peux pas appliquer une seule convolution en fesant une matrice normalement ?
Non, j'ai besoin de la valeur que donne les 2 matrices pour calculer le radient de l'angle de chaque pixel, et aussi calculer la norme.
ha ouai je confonds haha
@ -106,0 +136,4 @@
return norme_gradient, angle_normal_gradient
def copyNullMatrix(mat):
peut être fait en une ligne
Je pense que c'est plus éfficace que de faire une copie puis ensuite de passer dans toute la matrice pour tout transformer
pire des cas tu peux le faire de manière plus explicite aussi
ca fait la même chôse
Je suis pas encore assez à l'aise avec python pour savoir faire des trucs comme ça 😢
alors la deuxième méthode est pour toi, ce que tu fais c'est une copie de de la matrice alors que tout ce que tu as besoin c'est de la taille ^^ ca va améliorer pas mal de faire la deuxième méthode que je t'ai montré
@ -106,0 +284,4 @@
return mx
def Minim(mat):
mn = 1000
en vrai ca devrais pas poser de problème mais tu peux le faire de manière différente:
c'est un détail parce que je pense pas que tu vas avoir des valeurs supérieurs à 1000 dans tes matrice mais techniquement on sais jamais, ca peut être plus sur
Quelques petit trucs que j'ai remarqué... j'ai pas tout regardé tho ^^
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