Projet l'image

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École PolyTech Tours
École Polytechnique de l’Université de Tours
64, Avenue Jean Portalis
37200 TOURS, FRANCE
Tél. +33 (0)2 47 36 14 14
www.polytech.univ-tours.fr

Département Informatique

Détection automatique du frelon asiatique à partir d'image

Encadrants :
Gilles Venturini
gilles.venturini@univ-tours.fr

Auteurs :
Shen Dawei et Wang Xin
dawei.shen@etu.univ-tours.frxin.xwang@etu.univ-tours.fr

DI4 2011-2012
Version du 16 mai 2012
Table des matières

Introduction 3
Outils & Ressources 4
Les étapes de développement 5
Réalisation 6
Premier étape : Lire une image 6
Deuxième étape : 7
Troisième étape : 8
Les résultats du programme : 11
Conclusion 13

Introduction
Les collègues de l'IRBI (Institut de Recherche sur la Biologie de l'Insecte)sont en train de mettre au point un piège pour attraper des frelons asiatiques (arrivés en France par erreur et posant des problèmes d'environnement). Ce piège attire les insectes (trop) et ne doit se refermer que s'il contient un frelon. Cette décision est prise sur la base d'une caméra. Le projet consiste à étudier des traitements d'images (classification, etc.) afin de décider de la manière laplus fiable possible si l'insecte présent dans le piège est bien un frelon.
Le but de ce projet est Pour maintenir l'équilibre des espèces. Réduire le nombre de frelons asiatiques en Europe. On travaille avec un biologiste, il nous donne des images du frelons et on fait des analysassions pour connaitre et attraper les frelons asiatiques.
Sur notre travail, on va développer une programmationpour détecter automatique du frelon asiatique à partir d'image. On analyse l’image du frelon asiatique et obtenir des informations (couleur, taille, etc.). On analyse aussi l’image qu’on obtient par le camera. Après on va comparer les informations de ces deux images. D’abord par la couleur en utilisent l’Histogramme, puis par l’algorithme « k-Nearest Neighbor (KNN) ». Si ce n’est pas suffisant, on vaessayer d’analyser la forme du frelon. Par les résultats de la programmation, le program peut fermer le piège quand il se connaît le frelon.
On développe une programmation sous Windows OS en langage C++. On analyse des images par pixel par couleur. On va essayer de obtenir des images par le camera et contrôler le pièges aussi.

Outils & Ressources
On a utilisé langage C++ pourdévelopper la programmation. Parce que c’est un langage qu’on a utilisé souvent et il est plus pratique. On sait bien programmer dans langage C++ et on fait le program sous Windows OS. On a choisi Visual Studio 2008.
Le biologist nous a donné des photos du frelon asiatique et les autres frelons comme la bibliothèque du projet. On les analyse par couleur et obtient des informations d’histogramme. Ils sontstockés dans un fichier pour classifier l’image cible.

Les étapes de développement 
1. Lire des images du frelon asiatique par pixel par couleur

2. Stocker les informations comme un diagramme d’histogramme

3. Analyser l’image cible en utilisent la même méthode

4. Comparer le résultat aves des images stockés dans la base de données, utiliser l’algorithme « K-NearestNeighbor (KNN) »

5. Si l’erreur moyenne est dans une certaine plage on lance le piège, sinon on fait rien

Réalisation
Premier étape : Lire une image
On étudie la structure d’une image .bmp, .jpg, .png etc. Comment lire une image.
La structure :
Information Tête : Taille, Couleur, etc.

typedef unsigned char BYTE;
typedef unsigned short WORD;
typedef unsigned int DWORD;
typedef longLONG;

typedef struct tagBITMAPFILEHEADER {
WORD bfType; //type de fichier est obligatoire à BMP
DWORD bfSize; //taille de fichier
WORD bfReserved1; //reserved mot
WORD bfReserved2; //reserved mot
DWORD bfOffBits; //le migration de info d'image à la tête de fichier
}BITMAPFILEHEADER ;

typedef struct tagBITMAPINFOHEADER {
DWORD biSize; //taille de la tête de info...
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