/**
* detection_contours, détecte les contours, les affiches et gères le traitement
* d'authentification
*
* @param inmat : la matrice qui arrive pour la detection de contour
* @param outmat : la matrice qui sort après les comptours
*/
public void detection_contours(Mat inmat, Mat outmat) {
Mat v = new Mat();
Mat vv = outmat.clone();
List<MatOfPoint> contours = new ArrayList(); // Tous les contours
int key; // Plus gros contours
MatOfInt hullI = new MatOfInt();
List<MatOfPoint> hullP = new ArrayList<MatOfPoint>();
Rect r; // Rectangle du plus gros contours
// Trouve tous les contours
Imgproc.findContours(vv, contours, v, Imgproc.RETR_LIST, Imgproc.CHAIN_APPROX_SIMPLE);
// Calcul l'indice du plus gros contours
key = findBiggestContour(contours);
// S'il y a au moins un contours et le
if (key != 0) {
Imgproc.drawContours(inmat, contours, key, new Scalar(0, 0, 255));
r = Imgproc.boundingRect(contours.get(key));
Core.rectangle(currentFrame, r.br(), r.tl(), new Scalar(0, 255, 0), 1);
}
// Calcul les points convexes de la main
Imgproc.convexHull(contours.get(key), hullI, false);
// S'il y a des points de convexion
if (hullI != null) {
// Reinitialise les points de convexion
hullP.clear();
// On calcule le nombres de points de convexion
for (int i = 0; contours.size() >= i; i++) hullP.add(new MatOfPoint());
int[] cId = hullI.toArray();
// On récupère dans un tableau de points, les points du contours
Point[] contourPts = contours.get(key).toArray();
// Réinitialisation des points de recherche dans les tableau
int findRectA = 0;
int findRectB = 0;
int findRectC = 0;
int findRectD = 0;
// Pour chaque point de convexion
for (int i = 0; i < cId.length; i++) {
// Dessin du point de convexion sur la matrice
Core.circle(inmat, contourPts[cId[i]], 2, new Scalar(241, 247, 45), -3);
// Si le point de convexion se trouve dans un des carrés
// on incrémente le compteur associé
if (isInRectangle(rectA, contourPts[cId[i]])) findRectA++;
else if (isInRectangle(rectB, contourPts[cId[i]])) findRectB++;
else if (isInRectangle(rectC, contourPts[cId[i]])) findRectC++;
else if (isInRectangle(rectD, contourPts[cId[i]])) findRectD++;
}
// Si on a trouvé la main dans le rectangle A
if (findRectA >= 5) {
if (cptRect == 0) {
numeroRect[cptRect] = 1;
cptRect++;
System.out.println("Haut gauche");
} else {
if (numeroRect[cptRect - 1] != 1) {
numeroRect[cptRect] = 1;
if (cptRect == 3) cptRect = 0;
else cptRect++;
System.out.println("Haut gauche");
}
}
}
// Si on a trouvé la main dans le rectangle B
if (findRectB >= 5) {
if (cptRect == 0) {
numeroRect[cptRect] = 2;
cptRect++;
System.out.println("Bas gauche");
} else {
if (numeroRect[cptRect - 1] != 2) {
numeroRect[cptRect] = 2;
if (cptRect == 3) cptRect = 0;
else cptRect++;
System.out.println("Bas gauche");
}
}
}
// Si on a trouvé la main dans le rectangle C
if (findRectC >= 5) {
if (cptRect == 0) {
numeroRect[cptRect] = 3;
if (cptRect == 3) cptRect = 0;
else cptRect++;
System.out.println("Haut droite");
} else {
if (numeroRect[cptRect - 1] != 3) {
numeroRect[cptRect] = 3;
if (cptRect == 3) cptRect = 0;
else cptRect++;
System.out.println("Haut droite");
}
}
}
// Si on a trouvé la main dans le rectangle D
if (findRectD >= 5) {
if (cptRect == 0) {
numeroRect[cptRect] = 4;
cptRect++;
System.out.println("Bas droite");
} else {
if (numeroRect[cptRect - 1] != 4) {
numeroRect[cptRect] = 4;
if (cptRect == 3) cptRect = 0;
else cptRect++;
System.out.println("Bas droite");
}
}
}
// Si on a sélectionné 3 fenètres et que cela correspond au mot de passe
// MOT DE PASSE : Haut Gauche - Bas Droite - Bas Gauche
if (cptRect == 3) {
if ((numeroRect[0] == 1) && (numeroRect[1] == 4) && (numeroRect[2] == 2))
this.jTextField2.setText("Authenticated");
// Réinitilisation du compteur
cptRect = 0;
}
}
}
public static int identify_R_U(Mat binary) {
// 0: hull points identified < 2
// 1: R
// 2: U
List<MatOfPoint> contours = new ArrayList<MatOfPoint>();
List<MatOfPoint> hullPoints = new ArrayList<MatOfPoint>();
List<Point> hullPointList = new ArrayList<Point>();
List<Point> filteredPointList = new ArrayList<Point>();
MatOfPoint hullPointMat = new MatOfPoint();
MatOfInt hull = new MatOfInt();
Mat hierarchy = new Mat();
// Find contour
Imgproc.findContours(
binary, contours, hierarchy, Imgproc.RETR_TREE, Imgproc.CHAIN_APPROX_SIMPLE);
// Find convex hull
for (int k = 0; k < contours.size(); k++) {
Imgproc.convexHull(contours.get(k), hull);
for (int j = 0; j < hull.toList().size(); j++) {
hullPointList.add(contours.get(k).toList().get(hull.toList().get(j)));
}
hullPointMat.fromList(hullPointList);
hullPoints.add(hullPointMat);
}
// Filter hull points. Only hull points relevant to hull classification
// will remain.
// Also, count the number of filtered hull points in left and right.
for (int l = 0; l < hullPointList.size(); l++) {
if (hullPointList.get(l).y < binary.rows() * 0.25) {
if (l != hullPointList.size() - 1) {
if (Math.hypot(
hullPointList.get(l).x - hullPointList.get(l + 1).x,
hullPointList.get(l).y - hullPointList.get(l + 1).y)
/ binary.cols()
> 0.08) {
filteredPointList.add(hullPointList.get(l));
// Core.circle(rgb,
// new Point(UL.x + hullPointList.get(l).x, UL.y
// + hullPointList.get(l).y), 5,
// new Scalar(0, 255, 0));
}
}
}
}
// Sort points by x axis, increasing
if (filteredPointList.size() > 1) {
if (filteredPointList.get(0).x > filteredPointList.get(1).x) {
Point temp = filteredPointList.get(0);
filteredPointList.set(0, filteredPointList.get(1));
filteredPointList.set(1, temp);
}
if (filteredPointList.get(0).y > filteredPointList.get(1).y) return 1; // R
else return 2; // U
}
return 0;
}