Initialisation automatique du recalage 2D/3D pour la réalité virtuelle et augmentée

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Dimension: px
Commencer à balayer dès la page:

Download "Initialisation automatique du recalage 2D/3D pour la réalité virtuelle et augmentée"

Transcription

1 Initialisation automatique du recalage 2D/3D pour la réalité virtuelle et augmentée IRISA - Equipe TEMICS 6 Fevrier /18

2 Problématique : Recalage vidéo 2D et modèle 3D Problématique Avec : Le modèle 3D d une scène Une photo/vidéo de la scène Le but est de retrouver la position de la camera. C est du calcul de pose. Les deux modèles doivent se superposer, être recalés. 2/18

3 1 Intérêt du recalage Réalité augmentée Génération de modèle 3D 2 Modèle 3D Alignement des vecteurs déplacements Extraction du vecteur déplacement dans la vidéo 3 Extraction des lignes de contours Labélisation des contours Calcul de pose 4 Par reconstruction Mise en correspondance de primitives 3D Recalage 3D 3/18

4 Intérêt pour la réalité augmentée Réalité augmentée Génération de modèle 3D Permet de mélanger des images réels et de synthèses. Incruster un personnage/objet virtuel dans un environnement réel Insérer un acteur réel dans un environnement virtuel. De nombreuses applications dans le domaine du cinéma, des effets spéciaux, des visites guidées,... 4/18

5 Réalité augmentée Génération de modèle 3D Génération de modèle 3D photo-réaliste Possibilité de raffiner le modèle 3D. Extraction de texture Détection des portes et fenêtres Application aux visites virtuelles, cartographies,... Fig.: Découpage des textures Fig.: Détection des portes/fenêtres et de leur profondeur 5/18

6 Données SIG Intérêt du recalage Modèle 3D Alignement des vecteurs déplacements Extraction du vecteur déplacement dans la vidéo Remarques Système d Information Géographique (SIG) Ce sont des données géographique géo-référencées. Elles contiennent entre autre : Les contours au sol des bâtiments La hauteur des bâtiments Elles permettent une représentation des bâtiments sous la forme de polyèdres simples. Fig.: Données SIG vue de dessus et en 3D 6/18

7 Principe Intérêt du recalage Modèle 3D Alignement des vecteurs déplacements Extraction du vecteur déplacement dans la vidéo Remarques Déplacement t GPS La caméra est équipée d un GPS. On récupère le déplacement de la caméra dans le repère R UTM. Déplacement t relatif A partir des mouvements de la vidéo, on récupère le déplacement de la caméra dans le repère R Camera. Alignement des vecteurs déplacements Ces deux déplacements étant un seul mouvement, leurs alignement permet de retrouver l orientation de la camera. 7/18

8 Géométrie épipolaire Modèle 3D Alignement des vecteurs déplacements Extraction du vecteur déplacement dans la vidéo Remarques Géométrie épipolaire A partir de deux images de la vidéo : Les points en correspondances (cad qui représentent le même point physique) vérifient la géométrie épipolaire. j : m j T F mj = 0 Avec F la matrice Fondamentale. On en déduit la matrice Essentielle (la pose) : E = K T F K Avec K les paramètres intrinsèques de la caméra. La matrice E représente la rotation et la translation de la camera entre les deux images : E = [R t] 8/18

9 Modèle 3D Alignement des vecteurs déplacements Extraction du vecteur déplacement dans la vidéo Remarques Extraction du vecteur déplacement dans la vidéo t relatif Implémentation Les points d intérêts sont mis en correspondance par une méthode de suivie La matrice F est estimée de façon robuste (RANSAC), pour éliminer le bruit et les erreurs. Les paramètres de translation sont récupérés par décomposition de la matrice E en valeurs singulières Les vecteurs t relatif et t GPS sont ensuite projetés dans le plan du sol. On ne conserve que l angle θ qu ils forment entre eux, qui correspond à l orientation de la camera. 9/18

10 Remarques Intérêt du recalage Modèle 3D Alignement des vecteurs déplacements Extraction du vecteur déplacement dans la vidéo Remarques Remarques Calcul peu précis de la pose Un seul paramètre de la rotation est estimé (θ), les autres sont supposés nuls Très efficace pour une première approximation de la pose. Permet de limiter le modèle 3D aux primitives visibles dans la vidéo. Fig.: Recalage approximatif 10/18

11 Extraction des lignes de contours Extraction des lignes de contours Labélisation des contours Calcul de pose Extraction des contours (Canny) A partir d une image, récupération des pixels de gradient maximum (les contours). Transformation de Hough Recherche d alignements dans ces pixels de contours par l algorithme de Hough. 11/18

12 Extraction des lignes de contours Labélisation des contours Calcul de pose Classification par contexte géométrique Classification par contexte géométrique Utilisation sur l image d une classification des pixels. Plusieurs classes : Ciel Sol Façades (Vue de face, ou légèrement de profile) Surface poreuse (végétation) Objets solide (tout le reste) 12/18

13 Labélisation des contours Extraction des lignes de contours Labélisation des contours Calcul de pose Les lignes de contours sont ensuite labélisées en fonction de leur proximité aux frontières de classes. Cela limite les correspondances à vérifier par la suite. Fig.: Lignes labélisées 13/18

14 Calcul de pose précis Extraction des lignes de contours Labélisation des contours Calcul de pose Un ensemble de 4 lignes est mis en correspondance avec le modèle. Une pose précise est calculée, qui aligne ces 4 lignes. Cette pose est noté en fonction du nombre des lignes qu elle fait correspondre. La meilleure pose est conservée (RANSAC). Remarques Des erreurs parfois (arêtes de bâtiment peu visible dans l image) Exécution lente (environs une minute) 14/18

15 Nuage de points 3D Par reconstruction Mise en correspondance de primitives 3D Recalage 3D Possibilité de retrouver les coordonnées 3D d un point physique (dans le repère caméra). Il suffit de résoudre les équations : x 1 = P 1x (X, Y, Z) y 1 = P 1y (X, Y, Z). x n = P nx (X, Y, Z) y n = P ny (X, Y, Z) Avec (x i, y i ) les coordonnées du point M dans l image i. On obtient un nuage de points 3D. Fig.: Deux vues d un nuage de points 3D 15/18

16 Par reconstruction Mise en correspondance de primitives 3D Recalage 3D Extraction de contours, et reconstruction 3D Fig.: Une des photographies Fig.: Contours en 3D 16/18

17 Alligner modèl SIG et pseudo-modèl Par reconstruction Mise en correspondance de primitives 3D Recalage 3D Fig.: Modèle SIG Calcul de pose pour minimiser les distances entre les surfaces du modèle théorique SIG, et les contours 3D extraits. Utilisation d un algorithme ICP (Iterative Closest Point). 17/18 Fig.: Contours en 3D

18 Le recalage est un problème courant en réalité virtuelle et augmentée. Une multitude de solutions ont été implémentées. La solution actuelle proposée par TEMICS est : Robuste à la présence d arbres, de personnes,... Sujette aux erreurs dans des cas atypiques Autres solutions? Questions? 18/18

Dessin 2D et perspective

Dessin 2D et perspective CPGE TSI - Sciences de l Ingénieur TSI2 Dessin 2D et perspective Cours Réf. Programme: S53-Représentation géométrique du réel Comp. visées: A3-25, E1-02, E2-07 v1.1 Lycée Richelieu 64, rue Georges Sand

Plus en détail

Régression logistique

Régression logistique Régression logistique Gilles Gasso. INSA Rouen -Département ASI Laboratoire LITIS Régression logistique p. 1 Introduction Objectifs Le classifieur de Bayes est basé sur la comparaison des probabilités

Plus en détail

MATRICE D INERTIE. PJE Interface Multitouch - Master 1 informatique

MATRICE D INERTIE. PJE Interface Multitouch - Master 1 informatique 1 MATRICE D INERTIE Géry Casiez http://www.lifl.fr/~casiez PJE Interface Multitouch - Master 1 informatique Plan 2 Objectifs Moment d inertie, produit d inertie Matrice d inertie Valeurs propres, vecteurs

Plus en détail

Pierre BOURDET sept. 96 - fev. 2005. Tolérancement géométrique

Pierre BOURDET sept. 96 - fev. 2005. Tolérancement géométrique Tolérancement géométrique Modèle nominal - Réel - Écarts Géométrie nominale Représentation du réel Écarts Écarts Nuage de points Éléments de substitution Tolérancement : spécifier les limites de variation

Plus en détail

L imagerie vue par un mathématicien

L imagerie vue par un mathématicien L imagerie vue par un mathématicien Li-Thiao-Té Sébastien LAGA UMR 7539, Université Paris 13 Plan Généralités Images Modèles Qu est-ce qu une image? des coordonnées spatiales des mesures pour chaque position

Plus en détail

Notions générales en synthèse d'images. Espace image, espace utilisateur, modèles

Notions générales en synthèse d'images. Espace image, espace utilisateur, modèles Notions générales en synthèse d'images Espace image, espace utilisateur, modèles Catégories Type de scènes (3D, 2D, 2,5D) Type d images. Fil-de-fer Parties cachées Dessin au trait Image avec couleurs et

Plus en détail

Application du deep learning à la traduction automatisée

Application du deep learning à la traduction automatisée Application du deep learning à la traduction automatisée soutenance de stage Montreal Institute for Learning Algorithms sous l encadrement de Yoshua Bengio et Pascal Vincent Avril - Août 2014 1/33 Plan

Plus en détail

Animation. Principes et modélisation

Animation. Principes et modélisation Animation Principes et modélisation Les animations Une animation est obtenue par une succession rapide d'images (25 images par seconde en vidéo, 24 pour le cinéma). Pour une séquence donnée, chaque image

Plus en détail

Bases du traitement des images. Détection de contours

Bases du traitement des images. Détection de contours Détection de contours Dominique.Bereziat@lip6.fr Contributions: N. Thome, D. Béréziat, S. Dubuisson Octobre 2015 1 / 76 Introduction Rôle primordial de la détection de contours en vision 1 Réduction d

Plus en détail

EVALUATION DIAGNOSTIQUE : - 1- L énergie cinétique d un solide est proportionnelle à sa masse proportionnelle à sa vitesse toujours constante.

EVALUATION DIAGNOSTIQUE : - 1- L énergie cinétique d un solide est proportionnelle à sa masse proportionnelle à sa vitesse toujours constante. EVALUATION DIAGNOSTIQUE : - 1- L énergie cinétique d un solide est proportionnelle à sa masse proportionnelle à sa vitesse toujours constante - 2- L énergie potentielle de pesanteur du wagon dépend : du

Plus en détail

Indexation 3D à partir de vues 2D

Indexation 3D à partir de vues 2D Indexation 3D à partir de vues 2D Thibault Napoléon 1 Télécom ParisTech - TSI Qu est ce que l indexation 3D? Recherche dans une grande base de donnée 3D Recherche par le contenu (la forme, la couleur...)

Plus en détail

Atelier «Très Haute Résolution Spatiale» Outils pour la reconnaissance des formes

Atelier «Très Haute Résolution Spatiale» Outils pour la reconnaissance des formes CNES Paris - 22/05/2003 Atelier «Très Haute Résolution Spatiale» Outils pour la reconnaissance des formes Michel DHOME LASMEA UMR 6602CNRS/UBP Clermont-Ferrand Etat de l art (communauté vision artificielle)

Plus en détail

STAGES. VISION PAR ORDINATEUR Perception 3D Réalité Augmentée

STAGES. VISION PAR ORDINATEUR Perception 3D Réalité Augmentée STAGES VISION PAR ORDINATEUR Perception 3D Réalité Augmentée Le CEA-LIST Les activités de recherche du CEA LIST sont centrées sur les systèmes à logiciel prépondérant. Ces activités s articulent autour

Plus en détail

DESSIN TECHNIQUE 1 POURQUOI LE DESSIN TECHNIQUE?

DESSIN TECHNIQUE 1 POURQUOI LE DESSIN TECHNIQUE? STS Génie Optique Technologie ETUDE DES CONSTRUCTIONS Cours Dessin technique DESSIN TECHNIQUE 1 POURQUOI LE DESSIN TECHNIQUE? Une pièce réelle a une existence matérielle. Elle occupe un espace à 3 dimensions.

Plus en détail

Traitement bas-niveau

Traitement bas-niveau Plan Introduction L approche contour (frontière) Introduction Objectifs Les traitements ont pour but d extraire l information utile et pertinente contenue dans l image en regard de l application considérée.

Plus en détail

Bibliothèque de Traitement d Images en Niveaux de Gris

Bibliothèque de Traitement d Images en Niveaux de Gris TP Bibliothèque de Traitement d Images en Niveaux de Gris Étudiants : Besnier Alexandre Taforeau Julien Version 1.2 Janvier 2008 2008 Rapport TP - Version 1.2 i Table des matières Introduction 1 1 Objectif

Plus en détail

Introduction à la Vision 3D

Introduction à la Vision 3D à la Vision 3D David Fofi Le2i UMR CNRS 6306 IUT Le Creusot Les applications présentées sont le fruit d une collaboration entre le Le2i et le laboratoire VICOROB de l Université de Gérone (Espagne). Les

Plus en détail

Projections et Perspective

Projections et Perspective Points principau: Projections et Perspective Transformation e projection Volume e visualisation Moule 6 2 Étapes pour la visualisation 3D Sstème e Cooronnées e Moélisation (SCM) Sstème e Cooronnées u Dispositif

Plus en détail

Mode d emploi du logiciel guifitcurve

Mode d emploi du logiciel guifitcurve Mode d emploi du logiciel guifitcurve D. Legland 18 juin 2008 Résumé Le programme guifitcurve est une interface graphique sous Matlab pour ajuster un contour polynomial à des images numérisées. L application

Plus en détail

Introduction sur l analyse en composantes principales (ACP)

Introduction sur l analyse en composantes principales (ACP) Introduction sur l analyse en composantes principales (CP) ) Introduction sur un exemple à 2 dimensions On veut représenter graphiquement les profils d élèves qui ont été notés sur 2 matières (Français

Plus en détail

Devoir Surveillé informatique MP, PC, PSI

Devoir Surveillé informatique MP, PC, PSI NOM : Classe : Devoir Surveillé informatique MP, PC, PSI L utilisation des calculatrices n est pas autorisée pour cette épreuve. Le langage de programmation choisi est Python. L espace laissé pour les

Plus en détail

Deep-learning. B. Gas - V 0.1 (2014) UE 5AI02/5AK03 - ISIR/UPMC

Deep-learning. B. Gas - V 0.1 (2014) UE 5AI02/5AK03 - ISIR/UPMC Deep-learning VI B. Gas - V 0.1 (014) UE 5AI0/5AK03 - ISIR/UPMC Deep-network Importance du codage pour la classification: certains codages sont plus adaptés que d autres pour une classification donnée.

Plus en détail

1.1 Nombre d inconnues, nombre d équations

1.1 Nombre d inconnues, nombre d équations MÉTHODES ANALYTIQUES 1 Bilan 1.1 Nombre d inconnues, nombre d équations En élasticité linéaire, et dans l hypothèse des petites perturbations, le nombre d inconnues dans un problème de mécanique des milieux

Plus en détail

Etude de la transformation de mouvement «Bielle-Manivelle» 1) FONCTIONS RÉALISÉES PAR LE LOGICIEL...2 2) CRÉATION DU MÉCANISME...2 3) ANALYSE...

Etude de la transformation de mouvement «Bielle-Manivelle» 1) FONCTIONS RÉALISÉES PAR LE LOGICIEL...2 2) CRÉATION DU MÉCANISME...2 3) ANALYSE... Découverte du logiciel Mecaplan pour SolidWorks Page 1/9 Mecaplan pour SolidWorks Bielle Manivelle Piston Bâti Etude de la transformation de mouvement «Bielle-Manivelle» 1) FONCTIONS RÉALISÉES PAR LE LOGICIEL....2

Plus en détail

Quelques trucs et astuces

Quelques trucs et astuces Cogmaster, 2009. Plan Commandes utiles 1 Commandes utiles 2 3 La fonction merge(1) Cette fonction est très utile pour obtenir une data.frame unique à partir par exemple des données provenant de deux expériences.

Plus en détail

LA COUVERTURE VÉGÉTALE DU CŒUR DE L AGGLOMÉRATION DE PARIS

LA COUVERTURE VÉGÉTALE DU CŒUR DE L AGGLOMÉRATION DE PARIS LA COUVERTURE VÉGÉTALE DU CŒUR DE L AGGLOMÉRATION DE PARIS Une approche par la télédétection de précision par Marie-Thérèse Besse et Paul Rouet Atelier parisien d urbanisme Banque de données urbaines 9,

Plus en détail

Mettre en position (Mip) Permettre un mouvement relatif. Transmettre la puissance

Mettre en position (Mip) Permettre un mouvement relatif. Transmettre la puissance 1 ) Analyse fonctionnelle. La solution constructive qui réalise une liaison pivot est appelée guidage en rotation. On appelle généralement arbre le contenu, logement ou alésage le contenant. On peut faire

Plus en détail

8TRD147: Animation et images par ordinateur

8TRD147: Animation et images par ordinateur 8TRD147: Animation et images par ordinateur Introduction au traitement numérique des images Y. Chiricota Département d informatique et de mathématique Université du Québec à Chicoutimi / Certaines des

Plus en détail

Réalité Augmentée. Sylvie Naudet Collette. sylvie.naudet@cea.fr. Laboratoire Vision et Ingénierie des Contenus (DIASI/LVIC)

Réalité Augmentée. Sylvie Naudet Collette. sylvie.naudet@cea.fr. Laboratoire Vision et Ingénierie des Contenus (DIASI/LVIC) Réalité Augmentée Sylvie Naudet Collette Laboratoire Vision et Ingénierie des Contenus (DIASI/LVIC) sylvie.naudet@cea.fr PLAN 1. Introduction et définitions 2. Réalité augmentée sur des objets 3D Applications

Plus en détail

PARTIE III : LE SIG : UN OUTIL D AIDE A LA DECISION

PARTIE III : LE SIG : UN OUTIL D AIDE A LA DECISION PARTIE III : LE SIG : UN OUTIL D AIDE A LA DECISION - 106 - A) CONSTITUTION DE LA BASE DE DONNEES S.I.G Un Système d Information Géographique est un outil informatique, permettant d optimiser la gestion

Plus en détail

Utilisation du théorème de Gauss

Utilisation du théorème de Gauss Utilisation du théorème de Gauss Table des matières 1 Méthode générale 1 2 Plan infini uniformément chargé 2 2.1 Invariances et symétries................................... 2 2.2 Calcul du champ électrique.................................

Plus en détail

figure 6.1. page 230. Il existe deux grandes classes de projections : les projections perspectives et les projections parallèles.

figure 6.1. page 230. Il existe deux grandes classes de projections : les projections perspectives et les projections parallèles. Informatique Graphique Cours 12 - Projections Introduction En général, une projection est une fonction qui permet de transformer un point dans système de coordonnées à N dimensions, en un point dans un

Plus en détail

ENSEIRB-MATMECA PG-113 2014. TP6: Optimisation au sens des moindres carrés

ENSEIRB-MATMECA PG-113 2014. TP6: Optimisation au sens des moindres carrés ENSEIRB-MATMECA PG-113 014 TP6: Optimisation au sens des moindres carrés Le but de ce TP est d implémenter une technique de recalage d images qui utilise une méthode vue en cours d analyse numérique :

Plus en détail

les têtes sans faire mal

les têtes sans faire mal L art de couper les têtes sans faire mal Erwan Le Pennec, chargé de recherche Inria à l Université Paris-Sud Le principe du scanner implique de savoir retrouver un objet à partir d une collection de radiographies

Plus en détail

Techniques d estimation : Maximum de Vraisemblance et Méthode des Moments Généralisée

Techniques d estimation : Maximum de Vraisemblance et Méthode des Moments Généralisée Techniques d estimation : Maximum de Vraisemblance et Méthode des Moments Généralisée Philippe Gagnepain Université Paris 1 Ecole d Economie de Paris Centre d économie de la Sorbonne-UG 4-Bureau 405 philippe.gagnepain@univ-paris1.fr

Plus en détail

Laboratoire 2 Extraction des caractéristiques

Laboratoire 2 Extraction des caractéristiques Laboratoire 2 Extraction des caractéristiques L objectif de l extraction et de la sélection de caractéristiques est d identifier les caractéristiques importantes pour la discrimination entre classes. Après

Plus en détail

Anne-lise HUYET- Jean-Luc PARIS LIMOS équipe Recherche en Systèmes de Production IFMA Mail: huyet@ifma.fr, paris@ifma.fr

Anne-lise HUYET- Jean-Luc PARIS LIMOS équipe Recherche en Systèmes de Production IFMA Mail: huyet@ifma.fr, paris@ifma.fr Extraction de Connaissances pertinentes sur le comportement des systèmes de production: une approche conjointe par Optimisation Évolutionniste via Simulation et Apprentissage Anne-lise HUYET- Jean-Luc

Plus en détail

Les Réseaux de Neurones avec

Les Réseaux de Neurones avec Les Réseaux de Neurones avec Au cours des deux dernières décennies, l intérêt pour les réseaux de neurones s est accentué. Cela a commencé par les succès rencontrés par cette puissante technique dans beaucoup

Plus en détail

Les Fichiers Autodesk Inventor

Les Fichiers Autodesk Inventor Les Fichiers Autodesk Inventor Pour gérer les composants d un projet, il est essentiel de comprendre comment Autodesk Inventor enregistre les données. Au niveau du fichier, chaque pièce et assemblage sont

Plus en détail

La Grille, moyen fondamental de l analyse

La Grille, moyen fondamental de l analyse Fiche méthodologie #1 La Grille, moyen fondamental de l analyse Cette rubrique présente des notes et documents publiés par Philippe Latour, enseignant au Master Géomarketing et stratégies territoriales

Plus en détail

Cours IFT6266, Apprentissage Non-Supervisé de Variétés

Cours IFT6266, Apprentissage Non-Supervisé de Variétés Cours IFT6266, Apprentissage Non-Supervisé de Variétés L Apprentissage Non-Supervisé L apprentissage non-supervisé vise à caractériser la distribution des données, et les relations entre les variables,

Plus en détail

La photogrammétrie à l IGN

La photogrammétrie à l IGN La photogrammétrie à l IGN 1. Introduction La photogrammétrie est une technique qui permet de faire des mesures à partir de photos aériennes ou - selon les méthodes les plus récentes telles que le radar

Plus en détail

Tutoriel 6 Réaliser une notice de pliage

Tutoriel 6 Réaliser une notice de pliage Tutoriel 6 Réaliser une notice de pliage Une notice de pliage présente les différentes étapes permettant de plier complètement un objet. Étape et angle de pli Pour cela, nous allons présenter les notions

Plus en détail

Romain Vernoux. Reconstruction d une scène 3D par stéréovision

Romain Vernoux. Reconstruction d une scène 3D par stéréovision Romain Vernoux Reconstruction d une scène 3D par stéréovision TIPE Informatique 2011 1 Table des matières Introduction 3 I. Modélisation des caméras 4 1. Espace projectif..............................

Plus en détail

(Un) Corrigé du partiel Lundi 19 mars 2007. u u1 = Au = 1 2) 1 t forment une base des solutions de ce système,

(Un) Corrigé du partiel Lundi 19 mars 2007. u u1 = Au = 1 2) 1 t forment une base des solutions de ce système, Université Paris 7 Denis Diderot UFR de Mathématiques Licence L3 Equations différentielles 2006-2007 P. Perrin (Un) Corrigé du partiel Lundi 9 mars 2007 Eercice. On considère le système différentiel linéaire

Plus en détail

Problèmes de transport et transbordement

Problèmes de transport et transbordement Problèmes de transport et transbordement Résolution Hugues Talbot Laboratoire A2SI 9 avril 2009 Plan Introduction Introduction Solution des problèmes de transport Solution de base initiale Le simplexe

Plus en détail

1. Explorer, organiser et démontrer des propriétés géométriques en termes de longueurs et d angles. Découvrir et étudier des nombres irrationnels.

1. Explorer, organiser et démontrer des propriétés géométriques en termes de longueurs et d angles. Découvrir et étudier des nombres irrationnels. Compétences : math, 2 ème degré (pages 1 à 3) math, 3 ème degré (pages 4 à 8) 3 grands thèmes du cours à 4h sem (pages 9 à 11) 3 grands thèmes du cours à 2h sem (pages 12 à 14) (Seules les définitions

Plus en détail

Formation d image RSO

Formation d image RSO Formation d image RSO Ressources naturelles Canada Natural Resources Canada Formation d image RSO -Aperçu- Principes et géométrie RSO Équation radar Antennes, polarisation, gain d antenne, origines de

Plus en détail

Courant électrique et distributions de courants

Courant électrique et distributions de courants Cours d électromagnétisme Courant électrique et distributions de courants 1 Courant électrique 1.1 Définition du courant électrique On appelle courant électrique tout mouvement d ensemble des particules

Plus en détail

PLAN Analyse d images Morphologie et Segmentation

PLAN Analyse d images Morphologie et Segmentation PLAN Analyse d images et Segmentation L.Chen, J.Y.Auloge. INTRODUCTION. DEFINITIONS 3. VISION HUMAINE ET SYSTEMES DE COULEURS 4. ECHANTILLONNAGE ET QUANTIFICATION. TRANSFORMATIONS D IMAGES 6. AMELIORATION

Plus en détail

Fonctions. Fonctions linéaires, affines et constantes

Fonctions. Fonctions linéaires, affines et constantes linéaires, affines et constantes 1. linéaires Comme il existe une infinité de fonctions différentes, on les classe par catégories. La première catégorie est constituée par les fonctions linéaires. Une

Plus en détail

Codes linéaires. Distance d un code linéaire

Codes linéaires. Distance d un code linéaire Distance d un code linéaire Un code binaire C est linéaire si la somme de deux mots quelconques du code est encore un mot du code : w 1, w 2 C, w 1 + w 2 C Un code linéaire est donc un sous-espace vectoriel

Plus en détail

LEHALLIER Benoît YGUEL Benjamin. Tutorial : Utilisation de R pour une modélisation optimale de phénomènes expérimentaux.

LEHALLIER Benoît YGUEL Benjamin. Tutorial : Utilisation de R pour une modélisation optimale de phénomènes expérimentaux. LEHALLIER Benoît YGUEL Benjamin Tutorial : Utilisation de R pour une modélisation optimale de phénomènes expérimentaux. ECIM Comportement et socialisation Mars 2006 La modélisation est utilisée pour comprendre

Plus en détail

Algorithmique et Structures de Données

Algorithmique et Structures de Données 1.1 Algorithmique et Structures de Données Jean-Charles Régin Licence Informatique 2ème année 1.2 Itérations Jean-Charles Régin Licence Informatique 2ème année Itération : définition 3 En informatique,

Plus en détail

Démarche d investigation et réalité augmentée : la réfraction CONTEXTE PEDAGOGIQUE. Classe de seconde

Démarche d investigation et réalité augmentée : la réfraction CONTEXTE PEDAGOGIQUE. Classe de seconde CONTEXTE PEDAGOGIQUE Classe de seconde Réfraction. Lois de Snell-Descartes. Pratiquer une démarche expérimentale pour établir un modèle à partir d une série de mesures et pour déterminer l indice de réfraction

Plus en détail

Baccalauréat S Centres étrangers 12 juin 2014

Baccalauréat S Centres étrangers 12 juin 2014 Durée : 4 heures Baccalauréat S Centres étrangers juin 04 A. P. M. E. P. Dans l ensemble du sujet, et pour chaque question, toute trace de recherche même incomplète, ou d initiative même non fructueuse,

Plus en détail

Présentation des Images et introduction a la reconnaissance des formes

Présentation des Images et introduction a la reconnaissance des formes Master Info 1 Image et RF Présentation des Images et introduction a la reconnaissance des formes Plis fòs ba pengwen là! Objet de ce cours? Comprendre comment est acquise / stockée une image. Quelles mesures

Plus en détail

Rapport IN52. Sujet : Résolution d un puzzle

Rapport IN52. Sujet : Résolution d un puzzle CARRE Julien PIERNOT Jérôme Rapport IN52 Sujet : Résolution d un puzzle Responsable : M. Ruicheck Y. Automne 2007 1 SOMMAIRE INTRODUCTION...3 I. Description et approche du sujet...4 1. Description 2. Outils

Plus en détail

L impact de deux strategies de compression dans le

L impact de deux strategies de compression dans le L impact de deux strategies de compression dans le problème stéréo Réunion scientifique, Imagerie stéréo et 3D GdR ISIS, 2011 G. Blanchet, A. Buades, B. Coll (Univ. Illes Balears), J.M. Morel, B. Rougé

Plus en détail

Reconnaissance des Formes Travaux Pratiques, 1 ère séance /4 - Corrigé partiel -

Reconnaissance des Formes Travaux Pratiques, 1 ère séance /4 - Corrigé partiel - Reconnaissance des Formes Travaux Pratiques, 1 ère séance /4 - Corrigé partiel - Modalités de déroulement o séance en salle Linux o compte-rendu à remettre à l'issue de la séance Objectif de la séance

Plus en détail

COUCHES ET CLASSES. www.cesyam.fr

COUCHES ET CLASSES. www.cesyam.fr COUCHES ET CLASSES Introduction Une confusion est très souvent faite chez les utilisateurs de VectorWorks entre les couches et les classes. Nous allons ici tenter d'expliciter les différences fondamentales

Plus en détail

1 Transformations élémentaires 2

1 Transformations élémentaires 2 Contenu 1 Transformations élémentaires 2 2 Les projections 4 21 Les projections parallèles 4 22 Les projections perspectives 6 23 Points de fuite 7 3 Formation d images 1 31 Projection : le modèle à sténopé

Plus en détail

avec w ij poids liant le neurone j au neurone i vec w.vec xi = 0 vec xi vec xi

avec w ij poids liant le neurone j au neurone i vec w.vec xi = 0 vec xi vec xi Exemple pour un perceptrion à deux classes (1 unité de sortie) -> 1/-1 Si w i x 0 la réponse est 1 Si w i x 0 la réponse est -1 Donc la discrimination se fait pour des entrés (les x ). Cet hyperplan a

Plus en détail

1. Théorie de la transformation vectorielle

1. Théorie de la transformation vectorielle STOCKAGE D INFORMATION SUR UNE STRUCTURE EN BOUCLE Jean-Pierre Bachy, MD Séminaire de Modélisation du 7 mai 1993 TIMC IMAG UJF Grenoble Nous proposons un modèle de stockage d'information issu d'une réflexion

Plus en détail

Boîte à outils mathématiques de base pour l infographie et l animation par ordinateur. Yves Chiricota, professeur DIM, UQAC Cours 8TRD147

Boîte à outils mathématiques de base pour l infographie et l animation par ordinateur. Yves Chiricota, professeur DIM, UQAC Cours 8TRD147 Boîte à outils mathématiques de base pour l infographie et l animation par ordinateur Yves Chiricota, professeur DIM, UQAC Cours 8TRD147 14 Janvier 2015 2 Il est impossible d envisager l étude des méthodes

Plus en détail

Le morphage d images. GIF-4105/7105 Photographie Algorithmique, Hiver 2015 Jean-François Lalonde. Steph Hoffman. Crédit: A. Efros

Le morphage d images. GIF-4105/7105 Photographie Algorithmique, Hiver 2015 Jean-François Lalonde. Steph Hoffman. Crédit: A. Efros Le morphage d images Steph Hoffman GIF-4105/7105 Photographie Algorithmique, Hiver 2015 Jean-François Lalonde Crédit: A. Efros Morphage Morphage: calculer une moyenne de deux images Pas une moyenne des

Plus en détail

PCA appliqué à la 2D et 3D Dernière mise à jour : avril 2011

PCA appliqué à la 2D et 3D Dernière mise à jour : avril 2011 Projet 2009 2010 Biométrie 3D PCA appliqué à la 2D et 3D Dernière mise à jour : avril 2011 Département : TIC Mots clés : Biométrie, Analyse d images, Vision, Caméra thermique, Caméra temps de vol, Détection

Plus en détail

Etat de l art sur l acquisition de données 3D par photogrammétrie

Etat de l art sur l acquisition de données 3D par photogrammétrie 1/24 Etat de l art sur l acquisition de données 3D par photogrammétrie Gilles Rabatel UMR ITAP IRSTEA Montpellier Pour mieux affirmer ses missions, le Cemagref devient Irstea www.irstea.fr La 3D en Agriculture

Plus en détail

Détection de contours

Détection de contours Traitement Détection de s Plan? Dérivées d une image Bibliographie Cours de traitement Elise Arnaud - Edmond Boyer Université Joseph Fourier Cours de traitement Alain Boucher Cours de traitement T Guyer

Plus en détail

10.1 Différentes capacités de localisation

10.1 Différentes capacités de localisation Chapitre 10 Localisation Ce chapitre présente les principales methodes de localisation. On pourra trouver une description succinte d un grand nombre d autres méthodes dans [35]. 10.1 Différentes capacités

Plus en détail

Installation de la librairie VISP et création du projet

Installation de la librairie VISP et création du projet ESIR3-IN Travaux Pratiques VO 2012-2013 PREAMBULE Copier les données des TPs 1. créez un répertoire VO dans votre homedir cd ~/ mkdir VO cd VO 2. copier le dossier contenant toutes les données pour les

Plus en détail

GCI 107 - Communication graphique en ingénierie

GCI 107 - Communication graphique en ingénierie GCI 107 - Communication graphique en ingénierie Démonstrations et exercices dirigés sur Catia V5 - Semaine #1 Version 1.0 Table des matières DÉMONSTRATION #1 : Solide extrudé... 2 DÉMONSTRATION #2 : Solide

Plus en détail

TP3 Réseaux et synthèse de diagramme d antennes

TP3 Réseaux et synthèse de diagramme d antennes TP3 Réseaux et synthèse de diagramme d antennes Pour des antennes decommunication, oncherche à optimiser le ratio P U P T, oùp U est la puissance reçue par l utilisateur, et P T est la puissance totale

Plus en détail

TP2 Opérations et filtres

TP2 Opérations et filtres TP2 Opérations et filtres 1. Opérations arithmétiques Mettre en place les fonctions Min et Max sur 2 images en niveaux de gris. Min() conserve entre 2 images les pixels de luminance minimum, Max() conserve

Plus en détail

Fusion de classifiers visuels et textuels pour un système de recherche d images

Fusion de classifiers visuels et textuels pour un système de recherche d images Fusion de classifiers visuels et textuels pour un système de recherche d images Sabrina Tollari, Hervé Glotin, Jacques Le Maitre Université du Sud Toulon-Var Giens, 16 juin 2004 1 Plan Problématique Du

Plus en détail

Méthodes de placement multidimensionnelles. Fabrice Rossi Télécom ParisTech

Méthodes de placement multidimensionnelles. Fabrice Rossi Télécom ParisTech Méthodes de placement multidimensionnelles Fabrice Rossi Télécom ParisTech Plan Introduction Analyse en composantes principales Modèle Qualité et interprétation Autres méthodes 2 / 27 F. Rossi Plan Introduction

Plus en détail

Corrigé du Baccalauréat S Nouvelle-Calédonie Mars 2016

Corrigé du Baccalauréat S Nouvelle-Calédonie Mars 2016 Corrigé du Baccalauréat S Nouvelle-Calédonie Mars 0 A. P. M. E. P. EXERCICE Commun à tous les candidats points Partie A Une boite contient 00 médailles souvenir dont 50 sont argentées, les autres dorées.

Plus en détail

Un projet intégré dans son environnement naturel et urbain

Un projet intégré dans son environnement naturel et urbain Un pr Un projet intégré dans son environnement naturel et urbain La nouvelle école Louis Jouvet et le restaurant scolaire ont été conçus de manière à tisser un lien entre le Village et le parc Louis Jouvet.

Plus en détail

Le Data Mining au service du Scoring ou notation statistique des emprunteurs!

Le Data Mining au service du Scoring ou notation statistique des emprunteurs! France Le Data Mining au service du Scoring ou notation statistique des emprunteurs! Comme le rappelle la CNIL dans sa délibération n 88-083 du 5 Juillet 1988 portant adoption d une recommandation relative

Plus en détail

Problème du voyageur de commerce par algorithme génétique

Problème du voyageur de commerce par algorithme génétique Problème du voyageur de commerce par algorithme génétique 1 Problème du voyageur de commerce Le problème du voyageur de commerce, consiste en la recherche d un trajet minimal permettant à un voyageur de

Plus en détail

Fringes projection technique. measurements. Sommaire: -Concept - Technique - Solutions -Méthodes - Résultats - Autres applications - Conclusions

Fringes projection technique. measurements. Sommaire: -Concept - Technique - Solutions -Méthodes - Résultats - Autres applications - Conclusions firmness Sommaire: -Concept - Technique - Solutions -Méthodes - Résultats - Autres applications - Conclusions firmness Qui sommes nous? Mesure sans contact: Spécialisés dans la mise en œuvre de techniques

Plus en détail

Cours 2 6 octobre. 2.1 Maximum de vraisemblance pour une loi Gaussienne multivariée

Cours 2 6 octobre. 2.1 Maximum de vraisemblance pour une loi Gaussienne multivariée Introduction aux modèles graphiques 2010/2011 Cours 2 6 octobre Enseignant: Francis Bach Scribe: Nicolas Cheifetz, Issam El Alaoui 2.1 Maximum de vraisemblance pour une loi Gaussienne multivariée Soit

Plus en détail

La notion de dualité

La notion de dualité La notion de dualité Dual d un PL sous forme standard Un programme linéaire est caractérisé par le tableau simplexe [ ] A b. c Par définition, le problème dual est obtenu en transposant ce tableau. [ A

Plus en détail

Fenêtre de vent maximale

Fenêtre de vent maximale Début d analyse du roulage en char à cerf-volant A - Fonctionnement du Cerf-volant de traction. La traction développée par une voile est en étroite relation avec son profil, sa forme générale mais aussi

Plus en détail

P i e r r e. L a b b e. Groupe Eyrolles, 2008, ISBN : 978-2-212-12121-6

P i e r r e. L a b b e. Groupe Eyrolles, 2008, ISBN : 978-2-212-12121-6 P i e r r e L a b b e Groupe Eyrolles, 2008, ISBN : 978-2-212-12121-6 Créer des dessins pixellisés En effet, qu il y ait un masque ou une sélection sur le calque ajouté, les corrections réalisées dans

Plus en détail

Présentation de quelques techniques de shape-from-x

Présentation de quelques techniques de shape-from-x Présentation de quelques techniques de shape-from-x Jean-Denis DUROU IRIT - Toulouse Jean-Denis DUROU (IRIT - Toulouse) ISIS - 12 avril 2011 1 / 36 Introduction Scannage 3D, reconstruction 3D et shape-from-x

Plus en détail

SOLIDWORKS TP-Ass1 Assemblage de volumes

SOLIDWORKS TP-Ass1 Assemblage de volumes 3 éme SW Ass1 TP-Ass1 Assemblage de volumes DEMARRAGE DE Cliquer sur l icône : 1. Demander : Nouveau Choisir : Assemblage CRÉER UN NOUVEAU DOCUMENT. 1.1 Préparation de l assemblage Ouvrir les fichiers

Plus en détail

Parties Problématique Questionnaire Compétences Capacités Connaissances Documents T1 T2 T3 T4 T5 Partie n 0 (lecture du sujet : 30 min)

Parties Problématique Questionnaire Compétences Capacités Connaissances Documents T1 T2 T3 T4 T5 Partie n 0 (lecture du sujet : 30 min) Baccalauréat S profil SI épreuve de sciences de l ingénieur Sujet BEZOUT -Track T1 analyser un technique et vérifier ses performances attendues ; T2 proposer et valider des modèles ; T3 analyser des résultats

Plus en détail

MAP-SIM2 : Planification de trajectoire

MAP-SIM2 : Planification de trajectoire MP-SIM : Planification de trajectoire sujet proposé par Nicolas Kielbasiewicz : nicolas.kielbasiewicz@ensta-paristech.fr 0 janvier 06 La planification de trajectoire consiste à déterminer une trajectoire,

Plus en détail

Régression linéaire et corrélation

Régression linéaire et corrélation CHAPITRE 10 Régression linéaire et corrélation 1. Introduction Dans ce chapitre, nous regarderons comment vérifier si une variable à un influence sur une autre variable afin de prédire une des variables

Plus en détail

Sujet CCP MP 2011 Physique II

Sujet CCP MP 2011 Physique II Sujet CCP MP 2011 Physique II A Optique : Propriétés et applications de l appareil photographique. A I Etude de deux composants essentiels, l objectif et le pentaprisme. Note : Le pentaprisme ne fait l

Plus en détail

Le suivi des caractéristiques faciales en temps réel

Le suivi des caractéristiques faciales en temps réel Le suivi des caractéristiques faciales en temps réel ABDAT FAIZA Encadrée par : A.Pruski C.Maaoui Laboratoire d Automatique des Systèmes Coopératifs Université de METZ 25 Mars 2008 Plan Objectif 1. Détection

Plus en détail

SOLENE UN OUTIL DE SIMULATION DES ECLAIREMENTS SOLAIRES ET LUMINEUX DANS LES PROJETS ARCHITECTURAUX ET URBAINS

SOLENE UN OUTIL DE SIMULATION DES ECLAIREMENTS SOLAIRES ET LUMINEUX DANS LES PROJETS ARCHITECTURAUX ET URBAINS SOLENE UN OUTIL DE SIMULATION DES ECLAIREMENTS SOLAIRES ET LUMINEUX DANS LES PROJETS ARCHITECTURAUX ET URBAINS Dominique GROLEAU Laboratoire CERMA, UMR CNRS 1563, Ecole d'architecture de Nantes rue Massenet,

Plus en détail

La boussole et les Nords

La boussole et les Nords La boussole et les Nords La boussole : comment ça marche? La boussole est connue depuis très longtemps. Elle a été inventée en Chine. Le principe est très simple : c'est un petit aimant. Un bout de l'aiguille

Plus en détail

Choix de modèle en régression linéaire

Choix de modèle en régression linéaire Master pro Fouille de données Philippe Besse 1 Objectif Choix de modèle en régression linéaire La construction d un score d appétence sur les données bancaires correspond au choix et à l estimation d un

Plus en détail

6.11 Bases de Lanczos bi-orthogonales pour des matrices non symétriques

6.11 Bases de Lanczos bi-orthogonales pour des matrices non symétriques Chapitre 6 Méthodes de Krylov 611 Bases de Lanczos bi-orthogonales pour des matrices non symétriques Dans le cas où la matrice A n est pas symétrique, comment peut-on retrouver une matrice de corrélation

Plus en détail

Cours de Mécanique du point matériel

Cours de Mécanique du point matériel Cours de Mécanique du point matériel SMPC1 Module 1 : Mécanique 1 Session : Automne 2014 Prof. M. EL BAZ Cours de Mécanique du Point matériel Chapitre 1 : Complément Mathématique SMPC1 Chapitre 1: Rappels

Plus en détail

Thermoformage. Le ratio d étirement se calcule de la façon suivante : SR = 1+ 2D (L + W) LW

Thermoformage. Le ratio d étirement se calcule de la façon suivante : SR = 1+ 2D (L + W) LW Thermoformage Adaptation de Modern Plastics Handbook, pages 8.111 à 8.116. Le procédé de thermoformage peut être divisé en 3 grandes catégories; - Le thermoformage régulier où le vide sous la feuille donne

Plus en détail

Mise au point d outils de suivi de gestion INDICATEURS DENDROMETRIQUES. 1.- Inventaires

Mise au point d outils de suivi de gestion INDICATEURS DENDROMETRIQUES. 1.- Inventaires Développement d une gestion durable des peuplements irréguliers feuillus Septembre 2003 Mise au point d outils de suivi de gestion INDICATEURS DENDROMETRIQUES 1.- Inventaires Inventaire pied à pied (en

Plus en détail

1.1 DIFFÉRENTS TYPES DE LIGNE

1.1 DIFFÉRENTS TYPES DE LIGNE sghhhf hhfhhj gbjgbj bsghh hfhh jgbjgbbs bbsghhhf ;y dpi CHAPITRE 1 LES DIVERSES LIGNES DANS UN CROQUIS Dans tous les dessins, le langage de base est la ligne. Que celle-ci soit droite, verticale, horizontale

Plus en détail