Discussion :

[MPEG4]

Bonjour
Svp, quelqu'un pourrais me dire à quoi correspond exactement le terme seuil de detection dans un histogramme.
Le contexte de ma question est le suivant:
J'ai une image en flottant, et je dois trouver un seuil \alpha qui me capterait les valeurs de l'image à un seuil de detection "seuil".
Le probleme, c'est que je ne comprend pas tout à fait cette notion? si vous pouvez m'aider,
car ça pourrait me débloquer pour la programmation
Merci d'avance

[souviron34]

tout dépendra de la définition de "signifiance"...

Comme ensuite chaque pixel est bruité, il suffira d'évaluer un seuil en dessous duquel tu considères que valeur-seuil est identique à valeur... ou à valeur+seuil...

[MPEG4]

c'est pour trouver un seuil de binarisation de vidéo foreground / background
Personnellement, je dit que pour un seuil de detection P%, je prend la valeur du pixel, qui me donne dans l'histogramme cumulé la valeur P%
P(CDI/seuil)=P%
Mais le probleme, c'est qu'en seuillant ainsi, je ne récupère pas du tout l'objet comme il je le devrait, d'après l'article:
voici mon code, si quelqu'un pourrait y jeter un oeil et me signaler, si erreur trouvée!!

Code :

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C++ +OpenCV
        //===================
//at this point, mean and deviation frames are computed and stored in E & S respectively
 
        //brighteness & chromaticity deviation estimation
 
std::vector<float>
        Alpha,CD;
 
    for(int i=0;i<h;i++)
    {
        for(int j=0;j<w;j++)
        {
 
        int
            Mu_r=((int *)(E->imageData + i*E->widthStep))[j*E->nChannels + 0],
            Mu_g=((int *)(E->imageData + i*E->widthStep))[j*E->nChannels + 1],
            Mu_b=((int *)(E->imageData + i*E->widthStep))[j*E->nChannels + 2];
 
        float
            Var_r=((float *)(S->imageData + i*S->widthStep))[j*S->nChannels + 0],
            Var_g=((float *)(S->imageData + i*S->widthStep))[j*S->nChannels + 1],
            Var_b=((float *)(S->imageData + i*S->widthStep))[j*S->nChannels + 2];
 
        double
            a=1/(Mu_r*Mu_r*Var_r+Mu_g*Mu_g*Var_g+Mu_b*Mu_b*Var_b),
            b=Mu_r*a*Var_r,
            c=Mu_r*a*Var_g,
            d=Mu_r*a*Var_b,
            Rms_Alpha=0,
            Rms_CD=0;
 
            for(int k=0;k<s;k++)
            {
                CvScalar r=cvScalar(0);
                GetVoxel(j,i,k,r);
                double
                    al=b*r.val[0]+c*r.val[1]+d*r.val[2],
                    cdi=(r.val[0]-al*Mu_r)*(r.val[0]-al*Mu_r)*Var_r
                       *(r.val[1]-al*Mu_g)*(r.val[1]-al*Mu_g)*Var_g
                       *(r.val[2]-al*Mu_b)*(r.val[2]-al*Mu_b)*Var_b;
                Alpha.push_back(al);
                CD.push_back(sqrt(cdi));
                Rms_Alpha+=(al-1)*(al-1);
                Rms_CD+=cdi;
            }
        Rms_Alpha=1/sqrt(Rms_Alpha/s);
        Rms_CD=1/sqrt(Rms_CD/s);
 
        if(Rms_CD>1.81)
            {
              Rms_CD=1.818181;
            }
 
 
        int
        n=Alpha.size()-s;
        for(int i=0;i<s;i++)
            {
            Alpha[n]=(Alpha[n]-1)*Rms_Alpha;
            CD[n]=CD[n]*Rms_CD;
            n++;
           }
        }
    }
 
 
 
cvReleaseImage(&E);
cvReleaseImage(&S);
 
 
 
    //= ===== Thresholds computing
 
std::vector<float> X=CD;
 
int seuil=(int)(rate*X.size()-1);
 
nth_element ( X.begin(), X.begin()+seuil,X.end());
 
float
    Tcd=X[seuil];
 
X.clear();
 
 
 
    //= ===== Foreground extraction
std::vector<float>::iterator
                    P1=CD.begin();
 
for(int i=0;i<h;i++)
    for(int j=0;j<w;j++)
        for(int k=0;k<s;k++)
            {
                CvScalar  r=cvScalar(0,0,0);
                if( *P1>Tcd )
                    r.val[0]=(r.val[1]=(r.val[2]=255));
                else
                    r.val[0]=(r.val[1]=(r.val[2]=0));
 
                Vout.SetVoxel(j,i,k,r);
                P1++;
 
            }

PS:
Lors de mon calcul du seuil, comme je n'avais besoin que de ce seuil, et dans un soucis de gain de temps, j'ai calculé l'indice du seuil ( la surface de l'histogramme est égale au nombre d'éléments avant ce seuil), et donc, de chercher l'élément qui devrait être à cet emplacement ( par nth_element() de la STL C++). Est-ce correct de le calculer ainsi, ou devrai-je absolument calculer l'histogramme?
Merci d'avance pour vos réponses

[pseudocode]

Mais le probleme, c'est qu'en seuillant ainsi, je ne récupère pas du tout l'objet comme il je le devrait, d'après l'article:

Quel article ?

[MPEG4]

Horprasert, T., Harwood, D., Davis, L., 1999. A statistical approach for real-time
robust background subtraction and shadow detection. In: Proc. I EEE Frame-
Rate Applications Workshop.

[pseudocode]

Horprasert, T., Harwood, D., Davis, L., 1999. A statistical approach for real-time
robust background subtraction and shadow detection. In: Proc. I EEE Frame-
Rate Applications Workshop.

Effectivement, c'est plutôt obscur comme explication.

[MPEG4]

Effectivement, c'est plutôt obscur comme explication.

Effectivement, vous me trouvez bloquée sur ce point depuis des semaines, et je n'arrive pas à avancer dans mon implémentation. L'article est bien claire, sauf cette histoire d'exploitation d'histogramme, ce qui est tout de même, le point crucial de la détection des objets en mouvement.

J'ai dû voir ça dans mes cours à l'école, mais ça remonte à loin, et je ne m'en souviens pas trop
Si quelqu'un pourrait m'aider à retrouver toutes ses notions de stat/proba ...

[pseudocode]

Effectivement, vous me trouvez bloquée sur ce point depuis des semaines, et je n'arrive pas à avancer dans mon implémentation. L'article est bien claire, sauf cette histoire d'exploitation d'histogramme, ce qui est tout de même, le point crucial de la détection des objets en mouvement.

Moi ce que je trouvais louche c'est le chapitre 4.3 qui explique comment calculer les seuils. Il y a deux seuils (min/max) pour la luminosité mais un seul (max) pour la chroma. D'ailleurs au chapitre 5 ils ajoutent un deuxième seuil (min) à la chroma pour que ca fonctionne mieux.

C'est vraiment louche.

[MPEG4]

D'après ce que j'ai compris, il y a trois seuil pour la luminance, et un seul seuil pour la chrominance pour l'étape d'extraction du fond

Pour la dispersion de la chrominance, ils ont défini un seuil min de la détection b=0.55, donc, pour la classification, on continu à discriminer avec un seul seuil, ou ai-je mal compris la méthode?

d'après les histogrammes, la distribution de CD est centrée près de 0, d(où peut être le fait de ne considérer qu'un seul seuil

Si vous trouvez une erreur dans le calcul dans mon code, veuillez me l'expliquer svp où est-ce, car, là, je ne vois pas du tout ce qui ne va pas dans le code

et pour les histogrammes et le seuil de détection, est-ce correct comme je l'ai calculé dans mon algorithme?

Merci de vos réponses

PS:
Il me semble que le seuil b est pour les variances de la chroma et non la chroma elle-meme

[pseudocode]

D'après ce que j'ai compris, il y a trois seuil pour la luminance, et un seul seuil pour la chrominance pour l'étape d'extraction du fond

Pour la dispersion de la chrominance, ils ont défini un seuil min de la détection b=0.55, donc, pour la classification, on continu à discriminer avec un seul seuil, ou ai-je mal compris la méthode?

C'est possible. J'ai lu rapidement le document alors je te fais confiance.

d'après les histogrammes, la distribution de CD est centrée près de 0, d(où peut être le fait de ne considérer qu'un seul seuil

Hum... Ca doit être ça. C'est quand même pas très rigoureux.

Si vous trouvez une erreur dans le calcul dans mon code, veuillez me l'expliquer svp où est-ce, car, là, je ne vois pas du tout ce qui ne va pas dans le code

et pour les histogrammes et le seuil de détection, est-ce correct comme je l'ai calculé dans mon algorithme?

Je ne maitrise pas assez le C++ pour comprendre ton histoire de "nth_element". Moi je calculerai la fonction de répartition cdf() et je m'en servirai pour trouver les valeurs de seuil tels que cdf(seuil)=rate.

[souviron34]

Hum... Ca doit être ça. C'est quand même pas très rigoureux.

ça me rappelle (bien que je n'ai pas lu l'article en question) les articles en recherche.. Comme il y a de la concurrence, soit on ne dit pas tout, soit on mélange les présentations (certaines erreurs en absolu, d'autres en relatif, certains tableaux en erreurs, d'autres en valeurs, etc etc..). Ici certaines distributions "normales", d'autres centrées sur zéro..

[pseudocode]

ça me rappelle (bien que je n'ai pas lu l'article en question) les articles en recherche.. Comme il y a de la concurrence, soit on ne dit pas tout, soit on mélange les présentations (certaines erreurs en absolu, d'autres en relatif, certains tableaux en erreurs, d'autres en valeurs, etc etc..). Ici certaines distributions "normales", d'autres centrées sur zéro..

L'article est dispo sur le net (merci google). A priori le noeud du problème est dans le très court chapitre 4.3.

Si une âme charitable arrive à expliquer leur raisonnement sur le pourquoi du "un seul seuil"...

[souviron34]

L'article est dispo sur le net (merci google). A priori le noeud du problème est dans le très court chapitre 4.3.

Merci (quand j'avais vu IEEE je pensais à l'article papier...)

Si une âme charitable arrive à expliquer leur raisonnement sur le pourquoi du "un seul seuil"...

Si je comprend correctement, pour le Brightness, il y a 2 seuils à cause de la "fausse détection" citée à la fin du paragraphe 4.2 . D'autre part, ce n'est pas centré sur 0 car c'est une distance par rapport à l'origine (ce qui également implique les 2 seuils).

Par contre, sur la chromaticité, d'une part c'est centré sur 0 car c'est une distance par rapport à la chromaticité d'origine (et non par rapport à l'origine), et d'autre part il y a un seul seuil justement à cause de ça..

Mais peut-être que j'ai rien compris

[pseudocode]

Si je comprend correctement, pour le Brightness, il y a 2 seuils à cause de la "fausse détection" citée à la fin du paragraphe 4.2 . D'autre part, ce n'est pas centré sur 0 car c'est une distance par rapport à l'origine (ce qui également implique les 2 seuils).

Ahhhhhh ! Voila, c'est ca. Ils n'ont pas normalisé de la même manière Brightness et Chroma (Equations 9 et 10). Les distributions n'ont donc pas la même signification.

Comme quoi il faut lire les documents en entier.

[souviron34]

et pour les histogrammes et le seuil de détection, est-ce correct comme je l'ai calculé dans mon algorithme?

je ne connais pas assez C++ pour t'aider, mais un bon conseil :

avant d'optimiser un algo trouvé quelque part (et c'est vrai pour les tiens aussi) programme-le tel quel... Et vérifie que tu as bien les mêmes résultats.

Seulement une fois ça fait, là tu peux te poser la question d'optimisation...

Donc je te conseillerais de commencer par calculer les histoigrammes réellement...

[MPEG4]

Je ne maitrise pas assez le C++ pour comprendre ton histoire de "nth_element". Moi je calculerai la fonction de répartition cdf() et je m'en servirai pour trouver les valeurs de seuil tels que cdf(seuil)=rate.

Quand vous dites cdf( ), vous parlez bien de l'histogramme cumulé?
en effet, j'utilise la fonction nth_element() de la STL du C++, pour éviter de calculer l'histogramme et être dans des temps moindres que O(n)

La fonction nth_element(begin, indix, end)
va mettre la bonne valeur à la position indix dans le tableau T= (begin--> end), de la sorte à ce que :
pour tout i<indix, T[i]<T[indix]
pour tout i>indix, T[i]>T[indix]

et comme ça, je récupère cette valeur, sachant que dans l'histogramme, ça correspondrait au seuil tel que Hist_cumulé(seuil)=rate, ai-je tort dans mon raisonnement?

.... et le projet est encore long à finir

[MPEG4]

Moi ce que je trouvais louche c'est le chapitre 4.3 qui explique comment calculer les seuils. Il y a deux seuils (min/max) pour la luminosité mais un seul (max) pour la chroma. D'ailleurs au chapitre 5 ils ajoutent un deuxième seuil (min) à la chroma pour que ca fonctionne mieux.

C'est vraiment louche.

Au fait, ce n'était pas plutot un seuil pour la dispersion de la chroma? du type, après avoir calculé la valeur de la chroma pour un pixel tout au long de la séquence, calculer sa variance b_i, et
si b_i<0.55
alors b_i=0.55
et ensuite normalisé ce pixel par b_i sur toute la profondeur de la vidéo

[pseudocode]

Au fait, ce n'était pas plutot un seuil pour la déviation de la chroma? du type, après avoir calculé la valeur de la chroma pour un pixel tout au long de la séquence, calculer sa variance b_i, et
si b_i<0.55
alors b_i=0.55
et ensuite normalisé ce pixel par b_i sur toute la profondeur de la vidéo

Oui, J'ai raccourci l'appellation mais c'est bien la "déviation" de la brillance/chroma.

Quand vous dites cdf( ), vous parlez bien de l'histogramme cumulé?

C'est ce qu'on fait habituellement quand on cherche un seuil sur une loi de probabilité de variable aléatoire. Mais sait-on jamais avec ce papier.

[MPEG4]

Ok merci
Au moins, je suis rassurée que je ne suis pas aussi nulle en stats/probas
reste à trouver où le problème dans les seuil et les formules, je pense que je vais écrire aux auteurs... sait-on jamais !!

[pseudocode]

Ok merci
Au moins, je suis rassurée que je ne suis pas aussi nulle en stats/probas
reste à trouver où le problème dans les seuil et les formules, je pense que je vais écrire aux auteurs... sait-on jamais !!

T'es sur de ton nth_element ? Ca m'a plus l'air de faire un partitionnement des valeurs, qu'un cumul.

Essaye avec un truc du genre:

Code :

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int seuil=0, cumul=0, total=0; 
for(int i=0;i<X.size();i++) total+=X[i];
while(cumul < total*rate) {
  cumul+=X[seuil];
  seuil++;
}