[Click here for english version] Sage est un logiciel formidable : un grand ensemble de langages et de librairies de mathématiques, avec Python pour faire la glue. Tout cela est assez remarquable, mais j'utilise beaucoup Java pour développer mes applications de traitement et d'analyse d'images. En particulier j'exploite la plateforme ImageJ qui permet de construire [...]
Pixel shaker
Blog d’opinions et de réflexions sur le traitement d’images et autres sujets plus ou moins connexes (par Frédéric Morain-Nicolier)
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Détection de motifs : exploitation de la phase (suite de l'inter-corrélation)
Dans un billet précédent, nous avons vu comment (en théorie) une inter-corrélation pouvait permettre de localiser un objet dans une image. La conclusion était que l'inter-corrélation n'est pas très efficace car sa valeur dépend énormément du niveau de gris des images et assez peu de leur information spatiale. Nous allons voir comment corriger cela.
Détection de motifs par intercorrélation
Avec cet article, je commence une petite série destinée à expliquer quelques méthodes permettant de trouver des objets dans une image. Toute les méthodes seront accompagnées d'illustrations reproductible sous sage. Les codes sources seront également téléchargeables sous la forme d'un notebook sage. La méthode décrite ici est la base de la détection de motif : l'intercorrélation
