Bonjour,
Je réalise un projet dont le but est de localiser des objets au sein d'une image.
Il s'agit d'image en noir et blanc (pas de video donc pas de motion tracking).
Je me demandais donc quels étaient les filtres/méthodes optimales pour réaliser une détection d'objet.
Par exemple pour une détection de contour, de tout ce que j'ai pu voir, Canny semble le plus aboutis. (est ce vraiment le cas ?)
(le contexte des images traitées étant diverses, il est important de voir le plus large possible)
De même, une fonction de binarisation très intéressante est celle que l'on peut trouver dans OpenCV (cvAdaptiveThreshold) qui s'adapte aux différentes zone de l'images. (cf: http://img708.yfrog.com/img708/2788/nouvelleimage.png) . Elle est donc adapté à des images contrastée de manière hétérogène.
Je me demandais donc quelles étaient les meilleurs techniques/algorithmes générales pour le traitement d'image à ce jour pour :
- binarisation : cvAdaptiveThreshold de OpenCV ?
- mise en évidence de contour : canny ?
- segmentation en région : ?
- filtrage : Gaussien ?
Par exemple pouvez vous m'indiquer des nom de méthodes/d'algorithme que je pourrais aller étudier et qui répondent à des cas assez généraux.
Une particularité de l'objet à trouver est que sa densité de contour est très importante. Y aurait t il un algorithme existant sur lequel je pourrais me baser pour trouver les zones à forte densité de contour ?
Par avance merci pour vos pistes de réflections.
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