Discussion :

[rapac]

On est actuellement en école d'ingénieur et on réalise un projet sur la detection de plaques minéralogiques. On a donc besoin de renseignements sur le traitement des images en jpeg (détection de forme, masses noires...).
Merci et a bientot

[khayyam90]

Bien le bonjour,

tu as des infos ici pour ce qui est du traitement d'images. Ensuite il va falloir isoler des formes et les classer selon les différents symboles existants (avec un réseau de neurones par exemple).
Je viens de terminer un projet similaire et les choix étaient : traitement d'image préliminaire + contours actifs pour repérer les zones intéressantes + réseau de neurones pour identifier ces zones.

[amintek]

bonjour, je doit réaliser une apllication qui doit detecter des vehicules dans une image ensuite les identifier (par reseaude neurones) alor si tu peu m'aider
quelle sont les etape de pré-traitement et quelle type de reseau de neurone utilisé comment realiser le reseau pour la reconnaissance
merçi.

[parp1]

Euh Jpeg n'est pas conseillé pour le traitement d'image. Essaie d'avoir des images brutes, PNG ou Bmp, Gif est en fausse couleur donc il faut s'en mefier.

[ronan99999]

JPEG, Parfois tu n'as pas le choix.
D'ailleur c'est sur de l'image ou de la video (mjpeg?)

(Jpeg est un format de compression d'image.
Il faut que tu décompresse ton image avant de la traitée.)

je peux te donner des pistes sur la reconnaissance de plaque sur image fixe.
Ce que tu dois faire s'appelle aussi anpr (automatic number plate recognition)
- regarde sur les sites de citysync, survision (respectivement pour la france et l'angleterre)

sinon tu as:
http://en.wikipedia.org/wiki/ANPR

bonne chance

[ToTo13]

Bonjour,

l'analyse de l'image n'a rien à voir avec son format de stockage.
Le format JPEG est un format que je banni de plus en plus, voire que je n'utilise plus du tout car il effectue une compression avec PERTE d'informations. Je lui préfère le PNG (meilleur format de compression SANS perte).

Sinon regardes tous ce qui est analyse d'images en général.

Mais le problème de détection de plaques minéralogiques est quelque chose de amplement traité dans la littérature scientifique, voire même de FINI.

[ronan99999]

Ben non, ce n'est pas finit au niveau industrielle.

Si ça l'été...Entre la théorie et la pratique il y'a un gap énorme pour l'instant sauf affirmation commerciale personne ne peut donner un résultat avec 100% de réussite.

Il reste du boulot déja car il existe de multiple format de plaque etc...
qui doive cohabiter dans le meme systéme de reconnaissance.

De plus le travaille n'est pas le meme si on travaille sur image, de la video. si on doit fournir un résultat temps réel vidéo car tu peux avoir des contraintes plus tendu genre carte d'acquisition à 100fps etc...

De plus tu ne maitrise par forcément toute la chaine tu peux avoir à intégrer ton moteur de reconnaissance dans des automates deja installé qui ne te fournisse qu'un jpeg (par exemple sur un événement de boucle au sol) etc...


Sans parler des conditions d'éclairage jour nuit, éclairage en infrarouge.

Autrement au niveau théorique ce qui s'agite beaucoup en ce moment c'est la reconnaissance de modéle.

[norac]

Bonsoir,

Je travaille dans le milieu autoroutier et je peux t'affirmer qu'il existe sur le marché des caméras ANPR capable de lire des plaques d'immatriculations avec un taux de reconnaissances sup à 98% à des vitresses proche de 170Km. Le sujet n'est peut etre pas fini mais pas loin.

Sinon pour info, la plus part des systemes fonctionnent avec des flashs infrarouge (850~950 nm) afin de faire ressortir la plaque de jour comme de nuit.

[pseudocode]

Et vive la fonction "rechercher" du forum !!!

http://www.developpez.net/forums/sho...72&postcount=2

[ronan99999]

Pour Norac:

De meme dans une entreprise qui justement fournit ce type de solutions.
Il reste le probléme des contextes (arabe par exemple) tu parles d'infra rouge mais il faut penser aussi aux plaques qui elles sont rouge (plaques belges) des plaques trop petite (italienne).
Et du grand n'importe quoi comme les plaques américaines.
Ce qui implique un asservissement visuel et une adaptation automatique de l'éclairage.

Tu peux avoir des systémes qui marchouillent qui sont vendu pour du 99% à 200km/h (vu dans un catalogue allemand) mais qui se révélent beaucoup moins performante en réalité, condition de luminosité, angle trop important etc...

Et puis il y'a des systémes qui fonctionnent sur image fixe avec déclencheur (boucle au sol par exemple).

Pour ma part au niveau industriel c'est loin d'etre clos, la qualité et la souplesse de ces sytémes peuvent encore évoluer.
(Attention je parle ici de systéme acquisition + traitement)

En bref ça fait quatre ans que je bouffe de la plaque et la digestion est difficile

[tweety22]

salut à tous.
je suis entrain de faire une recherche sur la detection de plaque numérologique de véhicule avec les réseau de neurones . mon problème c'est que jusqu'a mnt j'ai trouvé que le réseau de neurone est utile dans la reconnaissance des caractères de la plaque et non pa dans la detection de plaque . mais le sujet de ma recherche est " application des réseau de neurones artificiels pour la detection de plaque numérologique de voiture".
la reconnaissance ne fait pa parti du sujet . qu'est ce que je peu faire ?
c'est quoi l'utilité des réseaux de neurones dans la detection?
et que type de réseau de neurones est utilisé?

[pseudocode]

c'est quoi l'utilité des réseaux de neurones dans la detection?

L'utilité c'est de décider si un groupe de pixel correspond à ton motif d'apprentissage.

Par exemple tu prend une fenêtre de 16x16 pixels qui parcours toute ton image (de haut en bas de de gauche a droite)

Pour chaque position de la fenêtre tu as donc 16*16=256 pixels qui représentent les valeurs d'entrées à tester avec ton RN. En sortie du RN tu auras un booléen (ou une proba) qui décidera si ton bloc de 16x16 pixels correspond à ton motif. Si c'est le cas, tu marques cet emplacement sur l'image.

Une fois que tu as parcouru toute l'image, les endroits ou tu as des amas de marques sont les endroits ou tu as une correspondance.