Discussion :

[mspeach]

Bonjour
je m'interesse à la recherche d'images par le contenu. ceci consiste à extraire des attributs de bas niveau des images (couleur ,texture) et les comparer.
a vrai dire je ne sais pas quels sont les prétraitements que je dois effectuer sur les images avant de faire une extraction des attributs. la taille des matrice obtenues me gène vraiment. ou je dois simplement travailler avec les images telles qu'elles sont? j'ai besoin vrament de qq1 pour m'aider. à l'aide.

[larimoise]

a vrai dire je ne sais pas quels sont les prétraitements que je dois effectuer sur les images avant de faire une extraction des attributs. la taille des matrice obtenues me gène vraiment.

Les pretraitements dépendent du type d'images que tu vas étudier.

[mspeach]

Bonjour, j'espere que vous allez tous bien.
comme je l'ai mentionné déjà, je m'interesse à la recherche d'images par le contenu, pour cela je dois comparer le contenu visuel des images couleur de ma base. pour pouvoir comparer ces images j'ai besoin de certaines mesures que je ne connais pas pour pouvoir construire le descripteur visuel de chaque image. je sais que ces mesures existent mais je veux que qq1 me guide. pour le moment j'arrive à extraire les histogrammes de couleur des images mais je ne sais pas comment les utiliser pour extraire le descripteur visuel pour pouvoir faire la comparaison.
Merci d'avance et à bientot.

[josmiley]

le but étant de savoir si ceux sont les mêmes, si elles se ressembles ... ?

[mspeach]

Bonjour.
le but est d'extraire de la base d'images les images jugées similaires à ces images selon un certain degré. deux images identiques auront 1 comme degré de similarité. deux images qui sont proches auront un degré de similarité <1. les images extraites de la base comme réponse à la requete seront classées selon leur degré de similarité.
à bientot.

[josmiley]

Je ne comprends pas bien ...
Soit une serie de photos prisent en rafale; on peut dire que chaque cliché ressemble au précédent.
Pour 2 images au hasard, je me demande sur quels criteres quantifier leur ressemblance ... ?

[mspeach]

Bonjour
je vais essayer d'etre plus explicite. la recherche d'images par le contenu se base sur la comparaison du contenu visuel des images au lieu d'utiliser les mots clé pour la recherche.
la premiere phase de la construction d'un systeme de recherche d'images par le contenu consiste à parcourir la base d'images (images collectées depuis Internet si tu veux), et d'extraire les attributs visuels de ces images.ces attributs seront ensuite stockés dans une base d'attributs.
ce systeme acceptera en entrée une image requete, les attributs visuels de cette images seront extraits et comparés avec ceux stockés dans la base d'attributs. si une image de la base est jugée similaire à l'image requete (pas forcément identique) elle sera retournée comme réponse à la requete.
les attributs visuels des images sont des vecteurs et représentent les caractéristiques visuelles des images. mon problème c que je sais que ces mesures existent (on peut dire que ce sont des normes), mais ou les trouver pour les utiliser, je ne sais pas. Merci pour l'attention que vous m'avez accordée et bonne journée.

[ToTo13]

Bonsoir

je te conseille de regarder les méthodes d'extraction utilisées dans tout ce qui est "points matching" et surtout "images matching".
Tous ces articles citent les méthodes utilisées pour extraire des caractéristiques robustes.

[mspeach]

Dac, je vais essayer. je veux vraiment un document qui pourrait me simplifier les choses. car je viens de débuter avec le domaine.
Merci pour votre attention.

[mspeach]

Bonjour a tous
la distance euclidienne sert à calculer la distance de deux vecteurs. le probleme c j'ai 6 histogrammes à comparer deux à deux et obtenir une distance. je ne sais pas comment faire. à l'aide SVP.
Merci d'avance.

[ToTo13]

Bonjour,

un histogramme est un tableau d'entier contenant le nombre de pixel, donc on peut le voir comme un vecteur et ainsi calculer la distance Euclidienne entre deux histogrammes.

Sinon il existe d'autres distances parfois mieux adaptées aux problèmes de comparaison, comme la distance de Mahalanobis.

[mspeach]

Bonjour
mon pbm n'est pas la distance euclidienne elle meme. le fait d'extraire les histogrammes de couleurs dans un espace de couleur comme RGB, en résultat on obtient trois histogrammes pour chaque image. ma question est comment combiner les trois histogrammes de chaque image pour pouvoir comparer les deux image ou je compare les deux images selon le Rouge et selon le Vert et selon le Bleu. j'ai vraiment besoin de conseils concernant ce point.
Merci à tous et à bientot.

[ToTo13]

Bonjour,

tu peux déjà simplement faire la distance entres les histogrammes de couleur, puis faire la somme des distances.
Sinon tu peux convertir ta couleur codée sur RGB en une valeur entière (c'est ce qui est fait en java pour coder les couleurs dans la classe awt.Image) puis calculer les histogrammes. Mais là tu auras 2^24 couleurs, donc des histogrammes plutôt grands

[pseudocode]

Sinon tu peux convertir ta couleur codée sur RGB en une valeur entière (c'est ce qui est fait en java pour coder les couleurs dans la classe awt.Image) puis calculer les histogrammes. Mais là tu auras 2^24 couleurs, donc des histogrammes plutôt grands

Tu peux aussi réduire le nombre de couleurs dans ton image afin d'avoir des histogrammes de tailles acceptables.

[mspeach]

Bonjour
je tiens à remercier TOTO13 et Pseudocode pour leurs conseils précieux. je vais essayer les solutions proposées et merci encore.j'ai juste une petite question. vous avez parlé de codage de couleurs comme dans Java, puisque je ne travaille pas avec Java j'ai pas bien compris ce vous avez dit. veuillez m'expliquer un petit peu plus. Merci et à Bientot.

[pseudocode]

vous avez parlé de codage de couleurs comme dans Java, puisque je ne travaille pas avec Java j'ai pas bien compris ce vous avez dit. veuillez m'expliquer un petit peu plus. Merci et à Bientot.

Le principe est de convertir un vecteur a 3 composantes (R,G,B) en un vecteur a une seule composante afin d'avoir un seul histogramme.

La solution "brutale" consiste a convertir la valeur (R,G,B) en une valeur numérique N par une formule du type N = 256²*R + 256*G + B.

Personnellement, je préfère une approche plus en douceur en passant par l'espace HSV, comme expliqué ici.