1A.algo - filtre de Sobel#

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Le filtre de Sobel est utilisé pour calculer des gradients dans une image. L’image ainsi filtrée révèle les forts contrastes.

from jyquickhelper import add_notebook_menu
add_notebook_menu()

Exercice 1 : application d’un filtre#

Le filtre de Sobel est un filtre qu’on applique à une image pour calculer le gradient d’une image afin de déterminer les contours qui s’y trouve. Le filtre de Canny permet de flouter une image. Dans un premier temps, on cherchera à appliquer un filtre 3x3 :

\left( \begin{array}{ccc} 1&1&1 \\ 1&1&1 \\ 1&1&1 \end{array} \right)

Qu’on applique au voisinage 3x3 du pixel p_5 :

\left( \begin{array}{ccc} p_1&p_2&p_3 \\ p_4&p_5&p_6 \\ p_7&p_8&p_9 \end{array} \right)

Après l’application du filtre à ce pixel, le résultat devient :

\left( \begin{array}{ccc} ?&?&? \\ ?& \sum_{i=1}^9 p_i &? \\ ?&?&? \end{array} \right)

On veut maintenant appliquer ce filtre sur l’image suivante :

from pyquickhelper.loghelper import noLOG
from pyensae.datasource import download_data
f = download_data("python.png", url="http://imgs.xkcd.com/comics/")
from IPython.display import Image
Image("python.png")
../_images/td1a_sobel_3_0.png

Mais avant de pouvoir faire des calculs dessus, il faut pouvoir convertir l’image en un tableau numpy avec la fonction numpy.asarray.

import PIL
import PIL.Image
im = PIL.Image.open("python.png")
from PIL.ImageDraw import Draw
import numpy
tab = numpy.asarray(im).copy()
tab.flags.writeable = True  # afin de pouvoir modifier l'image
"dimension",tab.shape, " type", type(tab[0,0])

('dimension', (588, 518), ' type', numpy.uint8)

Une fois les calculs effectués, il faut convertir le tableau numpy en image. On peut par exemple blanchir tout une partie de l’image et l’afficher.

tab[100:300,200:400] = 255
im2 = PIL.Image.fromarray(numpy.uint8(tab))
im2.save("python_white.png")
Image("python_white.png")
../_images/td1a_sobel_7_0.png

Et maintenant, il s’agit d’appliquer le filtre de Canny uniforme présenté ci-dessus et d’afficher l’image, soit en utilisant numpy, soit sans numpy en convertissant l’image en liste avec la méthode tolist. On pourra comparer les temps de calcul.

l = tab.tolist()
len(l),len(l[0])

(588, 518)