Fonctions > Traitement d'image > Détecteurs de contour > Exemple : Outils de recherche de contours de convolution
Exemple : Outils de recherche de contours de convolution
Utilisez les fonctions freichen, sobel, prewitt et roberts pour détecter les contours d'une image en convolutionnant divers noyaux de manière séquentielle sur la matrice. La détection de contour sert à améliorer la lisibilité des images pour certains types de caractéristiques liés aux contours.
Pour plus d'informations sur l'utilisation de cet exemple, voir A propos des exemples de traitement d'image.
freichen
Cette fonction convolve une matrice d'images avec les deux noyaux suivants :
Cliquez pour copier cette expression
Cliquez pour copier cette expression
1. Lisez dans une image.
Cliquez pour copier cette expression
2. Appliquez la fonction freichen à l'image.
Cliquez pour copier cette expression
Cliquez pour copier cette expression
3. Comparez les deux images.
(brain.bmp)
(brain_fre.bmp)
Le détecteur de contours freichen est utile dans le cas d'images où divers niveaux d'intensité définissent les différents contours. Ces noyaux sont plus sensibles aux valeurs relatives de pixels, indépendamment de leur luminosité.
sobel
Cette fonction convolve une matrice d'images avec les deux noyaux suivants :
Cliquez pour copier cette expression
Cliquez pour copier cette expression
Appliquez la fonction sobel à l'image d'entrée.
Cliquez pour copier cette expression
Cliquez pour copier cette expression
(brain_sob.bmp)
Le noyau sobel permet une détection uniforme des contours, bien qu'elle accorde plus de poids aux pixels orthogonaux qu'aux pixels diagonaux.
prewitt
Cette fonction convolve une matrice d'images avec les deux noyaux suivants :
Cliquez pour copier cette expression
Cliquez pour copier cette expression
Appliquez la fonction prewitt à l'image d'entrée.
Cliquez pour copier cette expression
Cliquez pour copier cette expression
(brain_pre.bmp)
Le noyau prewitt considère de la même manière les différentiels de pixels orthogonaux et diagonaux.
roberts
Cette fonction convolve une matrice d'images avec les deux noyaux suivants :
Cliquez pour copier cette expression
Cliquez pour copier cette expression
Appliquez la fonction roberts à l'image d'entrée.
Cliquez pour copier cette expression
Cliquez pour copier cette expression
(brain_rob.bmp)
Le noyau roberts tient compte des différentiels de pixels diagonaux uniquement, ce qui rend les coins plus nets, mais peut rendre floues les petites caractéristiques horizontales et verticales.
Est-ce que cela a été utile ?