TP 1 - Détection de granulats de caoutchouc dans une image de béton

Introduction

Le traitement d’image permet un suivi de qualité d’un produit, notament lors d’analyses non destructives. Dans ce Tp , après une courte introduction des differents libraries, nous allons essayer d’analyser une image de béton, pour en déterminer le taux de caoutchouc, cela permettra ensuite de déduire si le produit final est bon.

Question 1 

def soldes(prix):
    a = prix * 0.8
    b = prix * 0.6 
    c = prix * 0.5
    return a,b,c

retour = soldes(130)
print(f"les prix soldés sont de {retour}")

le nombre decimale a coté de l’opérateur “*” représente le pourcentage des valeurs

Sortie:

les prix soldés sont de (104.0, 78.0, 65.0)

Question 2 

tableau = np.array(np.random.randint(0,10,size=(3,4)))

print(tableau)
print("Collone:")
print(np.sum(tableau,axis=0)) #0 est en collone, 1 ou -1 est en ligne
print("Ligne:")
print(np.sum(tableau,axis=-1)) #0 est en collone, 1 ou -1 est en ligne

Nous utilisons la librairie numpy (renomée en np pour efficacité de code) pour créer le tableau de dimension 3x4, et nous la remplissont de valeurs aléatoires grace au fonction “randint”. Les valeurs aléatoires ici sont compris entre 0 et 10

Sortie:

[[0 5 9 6]
 [6 8 9 6]
 [8 7 9 3]]
Collone:
[14 20 27 15]
Ligne:
[20 29 27]

Question 3

La fonction WaitKey met en pause l’éxecution du programme pendant une durée déterminé en paramètre (en miliseconces). Pendant cette pause, losqu’une touche du clavier est pressée, ça retourne son code ASCII.

Lorsque le paramètre vaut 0, on met en pause indéfiniment le programme jusqu’a ce qu’une touche soit pressée.

La valeur de retour est le code ASCII de la touche pressée sinon la valeur retournée est -1 (c’est a dire si le temps est écoulée).

Question 4

L’image est un tableau de 2 dimension, avec les valeurs de niveau de gris dans les pixels respective au coordonées x y. Le cas où l’image est stockée dans un tableau a 3 dimensions, c’est le cas ou l’image traitée est en couleur.

img = cv2.imread('GE141002.bmp',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # img est un tableau Numpy

cv2.imshow("Beton", img)

x,y = img.shape[:2]
print(f" taille de l'image x:{x} y:{y}")

alt text

 taille de l'image x:572 y:768

Question 5

1) Opération de seuillage

2) Opération d’ouverture

3) Opération de fermeture

Hors questions

La partie qui suit ne traite pas de question du TP1, mais il montre le code étape par étape jusqu’a la fin du TP1

Partie 3.1 

rest, img2 = cv2.threshold(img,0,255,cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU)
print(f"seuil:{rest}")
cv2.imshow("Traitee", img2)

alt text

seuil:101.0

Partie 3.2 

el_struct = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(6,6))


img3 = cv2.morphologyEx(img2,cv2.MORPH_OPEN,el_struct)

cv2.imshow("Apres Ouverture", img3)
cv2.imwrite("Q3.2.png", img3)

alt text

Partie 3.3 

img4 = cv2.morphologyEx(img3,cv2.MORPH_CLOSE,el_struct)

cv2.imshow("Apres Fermeture", img4)

alt text

Partie 3.4 

Granulats, _ = cv2.findContours(img4, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
nb_granulats = len(Granulats)
print(f"Nombre de Granulats :{nb_granulats}")

Nombre de Granulats : 15

Partie 3.5 

img5 =cv2.drawContours(img4, Granulats, -1, 125, 5)

cv2.imshow("Contours",img5)

alt text

Partie 3.6 

air_total = 0
for i, contour in enumerate(Granulats):
    air = cv2.contourArea(contour)
    air_total += air
    print(f"Granulat {i+1}: Air en Pixel = {air}")
    
air_moyen = air_total / len(contour) if Granulats else 0
print(f"Air moyen des granulats:{air_moyen} pixels")

Granulat 1: Air en Pixel = 9.5
Granulat 2: Air en Pixel = 147.0
Granulat 3: Air en Pixel = 234.0
Granulat 4: Air en Pixel = 9407.5
Granulat 5: Air en Pixel = 879.0
Granulat 6: Air en Pixel = 67.5
Granulat 7: Air en Pixel = 14230.0
Granulat 8: Air en Pixel = 130.5
Granulat 9: Air en Pixel = 1566.0
Granulat 10: Air en Pixel = 129.5
Granulat 11: Air en Pixel = 163.0
Granulat 12: Air en Pixel = 5608.5
Granulat 13: Air en Pixel = 118.0
Granulat 14: Air en Pixel = 21.0
Granulat 15: Air en Pixel = 24543.5
Air moyen des granulats:3816.9666666666667 pixels

Partie 3.7 

img6 = cv2.cvtColor(img5,cv2.COLOR_GRAY2BGR)
air_total = 0
for i, contour in enumerate(Granulats):
    air = cv2.contourArea(contour)
    air_total += air
    print(f"Granulat {i+1}: Air en Pixel = {air}")
    #rectangle englobant chaque Granulats
    x,y,w,h = cv2.boundingRect(contour)

    #position du texte
    text_x = x+w // 2
    text_y = y+h // 2
    #ecriture du numéro
    cv2.putText(img6,str(i+1), (text_x,text_y),cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX, 0.5, (0,0,255))

        
air_moyen = air_total / len(Granulats)
print(f"Air moyen des granulats:{air_moyen} pixels")

cv2.imshow("Contours",img6)
cv2.imwrite("Q3.7.png", img6)

alt text