Discussion :

[grandbro]

Bonjour, on a prit une photo que l'on a binarisé

Cette photo est une coupe de grains en 2D.
On a alors la matrice de coordonnées définissant l'image, et on cherche les matrices de coordonnées de chaque contours des grains.
éxiste t-il une fonction répondant à notre attente?

Merci

PS: j'aurais surement d'autre question pour la suite du projet qui vont venir aussi.

[aliasfdr]

Bonjour,

Il faut regarder du coté de la fonction regionprops, option 'PixelList' si tu as l'image toolbox bien sur.

A+

[Jerome Briot]

Tu peux aussi regarder du coté des fonctions CONTOUR ou IMCONTOUR

Sinon, pourrais-tu nous donner un aperçu de ton image ?

[grandbro]

Voici un aperçu de l'image, les photos que je vais utiliser seront du même genre mais 4 fois plus gros.

[Jerome Briot]

Un début de méthodologie (rapide et non optimisée) :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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% Lecture de l'image
X = imread('si-13refait.jpg','jpg');
% Réduction de l'image à la zone d'intérêt
BW = X(:,:,1)~=255 & X(:,:,2)~=255 & X(:,:,3)~=255;
idx(1) = find(any(BW,2),1,'first');
idx(2) = find(any(BW,2),1,'last');
X = X(idx(1):idx(2),:,:);
idx(1) = find(any(BW,1),1,'first');
idx(2) = find(any(BW,1),1,'last');
X = X(:,idx(1):idx(2),:);
% Binarisation de l'image
BW = X(:,:,1)==255 & X(:,:,2)==255 & X(:,:,3)==255;
% Séparation en région d'intérêt ROI
L = bwlabel(BW,4);
% Surface des ROI
reg = regionprops(L,'area');
% Sélection des ROI suffisamment grande
idx = find([reg.Area]>500);
L(:) = L(:).*ismember(L(:),idx(:));
% Affichage
figure
imagesc(L);
axis image