Differences

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imagealgorithms:fic [2019/05/17 15:48]
pdufour
imagealgorithms:fic [2019/05/17 17:16] (current)
pdufour [3.1. Industry]
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 Notre exécutable est compilé sous Debian 7 et 9 (Une liste de dépendances sur l'​architecture sera fourni.). Si une autre architecture est demandé, il faut recompiler la solution (travail conséquent). Notre exécutable est compilé sous Debian 7 et 9 (Une liste de dépendances sur l'​architecture sera fourni.). Si une autre architecture est demandé, il faut recompiler la solution (travail conséquent).
- 
-Pour les versions, va t-on faire évoluer la FIC ? (voir les modalités du brevet https://​drive.google.com/​drive/​u/​0/​folders/​1HzkEwr7QiJz04etm3jQqzPxvOf5njrTg ). 
  
 Deuxième livrable: la recette LTU signature 65 (on premise ou SAAS) Deuxième livrable: la recette LTU signature 65 (on premise ou SAAS)
 +
 Mise en route Mise en route
 Livrable exécutable:​ Livrable exécutable:​
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 Fine image comparison with graphcut Fine image comparison with graphcut
 Usage: ./​main_ficGraphcut_bin img1.jpg img2.jpg output.jpg Usage: ./​main_ficGraphcut_bin img1.jpg img2.jpg output.jpg
-Exemple d’utilisation 
-Exemple d’utilisation:​ Vérifier une pièce outillé 
  
 +===== - Exemple d’utilisation =====
 +==== - Industry ====
 +Let's compare integrated electronic circuit: After machining, the operator makes an acquisition of his newly manufactured piece.  ​
  
-Image de la pièce outillé de référence (ci dessus)Acquisition prise en environnement contrôlé (luminosité constante, axe de caméra fixe)+|  {{:​imagealgorithms:​avant-img_4088.jpg?​300}}|{{:​imagealgorithms:​apres-02-img_4093.jpeg?​300|}} ​ | 
- +|  {{:​imagealgorithms:​out1.jpeg?​300|}}|{{:​imagealgorithms:​out2.jpg?​300|}} ​ |
  
-Après usinage, l’opérateur fait une acquisition ​de  sa pièce nouvellement fabriquéL'acquisition ​doit être fait dans des conditions ​similaires à l’image de référence pour une meilleure véracité des résultats.+The images ​acquisition ​is made in a controlled environment:​ constant brightness and fixed camera axis. 
 +The acquisition ​must be done in conditions ​similar to the reference ​image for better veracity of the results
  
 +The differences are very thin:
 +  * central point: a 2mm component is not present on the image of the operator
 +  * top point in the middle: fine stripe on the image of the operator
 +  * the other difference are artefact.
  
  
-Une fois acquisition effectué, utiliser le livrable pour réaliser la comparaison.+==== - Prospectus ==== 
 +The examples below are typical of the types of images to which Fine Image Comparison is applied:
  
  
-L’image résultat explicite en rouge les différence entre les deux images+These two images ​are identical, except for the pricing details in the lower part of the image.  The whitened zones in the image at right indicate the zones in which differences are detected. 
-point au centre: un composant de 2 mm n’est pas présent sur l’image de l’opérateur +\\ 
-point en haut (sur l’objet): fine rayure sur l’image de l’opérateur +\\ 
-bande rougeartefact présent du au recalage entre les deux images +{{ :imagealgorithms:​algo-030.jpg?​nolink&​1000 |}} 
-point en haut à droiteartefact (défaut à étudier ​surement du au différence des environnements d’acquisition) +\\  
- +\\  
-Remarqueun phase peu complexe de paramétrisation a été réalisé pour obtenir ces résultats +The differences between these two images ​are highlighted in the upper left corner. 
-Date de disponibilité +\\ 
-Livrable exécutable:​ +\\ 
- +{{ :imagealgorithms:algo-031.jpg?​nolink&​1000 |}} 
-Hypothèse de départ: le client utilise debian 7 et 9+\\  
-Packaging de l'​exécutable -> 2 jour fait par Yannick ( peut comporter une ou deux surprises) +\\  
-livrable avec dépendance incluse ​(évite tout conflit avec d’autre dépendance présent sur les machine client-> une semaine+{{ :imagealgorithms:​algo-033.jpg?​nolink&​1000 |}} 
 +\\  
 +\\ 
 +In a media intelligence application,​ Fine Image Comparison is typcially used in conjunction with LTU image matching.  ​ 
 +  ​*Unidentified advertisements are compared with a database of know advertisements
 +  ​*Certain ads are identified as definite matches. 
 +  ​*Other ads are identified as possible matches, but which need validation ​(their matching scores may indicate the possibility of variations) 
 +  *Fine Image Comparison is applied to the pairs of possible matches. The score generated by Fine Image Comparison determines whether the possible matches should be classified as definite matches or should be examined in a human validation process.
  
-Hypothèse de départ: le client utilise un autre OS 
-Packaging de l'​exécutable -> dépend de l’architecture (core linux 1 semaine) (autre temps indéterminé “en fonction des connaissance de l’équipe”) 
-livrable avec dépendance incluse (incertitude très élevé) 
-Contact en cas de problème 
-support@ltutech.com