Discussion :

[n4pkin]

Bonjour,

J'ai un soucis lorsque j'utilise la méthode kmeans.

Je récupère une matrice récoltant les composantes RVB de mon image via le code suivant :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
%Taille: nombres de lignes, de colonnes, et de pixels de l'image
taille=size(picture);
nb_colonnes=taille(1,2);
 
 
%Création des matrices unicolonnes Rouge, Vert et Bleu
R=picture(:,1,1);
V=picture(:,1,2);
B=picture(:,1,3);
for q=2:nb_colonnes
    R=[R;picture(:,q,1)];
    V=[V;picture(:,q,2)];
    B=[B;picture(:,q,3)];
end
%Création de la matrice RVB, 3 colonnes, une pour chaque composante
%colorimétrique
matriceRVB=[R,V,B];

Une fois ceci fait je fais :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

CENTER = kmeans(matriceRVB,256)

Afin de n'avoir à la fin seulement 256 couleurs.

J'ai alors le problème suivant :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
??? Error using ==> plus
Integers can only be combined with integers of the same class,
or scalar doubles.
 
Error in ==> kmeans>distfun at 722
            D(:,i) = D(:,i) + (X(:,j) - C(i,j)).^2;
 
Error in ==> kmeans at 329
    D = distfun(X, C, distance, 0);
 
Error in ==> utilisation_kmeans at 9
CENTER = kmeans(matriceRVB,256)
 
Error in ==> RunScript at 9
utilisation_kmeans();

Je suppose que je n'entre pas le bon format à la fonction, mais je ne sais pas comment régler le problème...

Si quelqu'un a une idée, je suis preneur !

[Jean Dumoncel]

Bonjour,

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
%Taille: nombres de lignes, de colonnes, et de pixels de l'image
taille=size(picture);
nb_colonnes=taille(1,2);
 
 
%Création des matrices unicolonnes Rouge, Vert et Bleu
R=picture(:,1,1);
V=picture(:,1,2);
B=picture(:,1,3);
for q=2:nb_colonnes
    R=[R;picture(:,q,1)];
    V=[V;picture(:,q,2)];
    B=[B;picture(:,q,3)];
end
%Création de la matrice RVB, 3 colonnes, une pour chaque composante
%colorimétrique
matriceRVB=[R,V,B];

s'écrit plus simplement :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

matriceRVB = reshape(picture,size(picture,1)*size(picture,2),3);

Pour ton erreur, il faut peut-être convertir les valeurs en double :
CENTER = kmeans(double(matriceRVB),256);

Par contre, comme dans ton autre post, que cherches-tu à faire? C'est de la segmentation? Si oui cette démo peut t'intéresser :
Color-Based Segmentation Using K-Means Clustering

Si non, pourquoi ne pas utiliser simplement :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

[image_indexee, map] = rgb2ind(picture,256);

pour réduire le nombre de couleur?

[n4pkin]

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

matriceRVB = reshape(picture,size(picture,1)*size(picture,2),3);

Pour ton erreur, il faut peut-être convertir les valeurs en double :
CENTER = kmeans(double(matriceRVB),256);

Effectivement, c'est plus simple et mon problème est résolu. Merci

Par contre, lorsque je lance la commande :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

[X,CENTER] = kmeans(double(matriceRVB),Nombre);

Avec Nombre petit je n'ai aucun problème.
Par contre, quand Nombre s'approche de 100 ou plus, j'ai l'erreur suivante que je n'arrive pas à résoudre :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
 Error using ==> kmeans>batchUpdate at 435
Empty cluster created at iteration 1.
 
Error in ==> kmeans at 336
        converged = batchUpdate();
 
Error in ==> utilisation_kmeans at 9
[X,CENTER] = kmeans(double(matriceRVB),99);
 
Error in ==> RunScript at 9
utilisation_kmeans();
 
Error in ==> Script_Main at 16
RunScript();

Quant à la méthode, je dois en fait réduire le nombre de couleurs de mon image à 256 via une méthode telle que K-means ou Fuzzy C-means :
Je détermine des classes de couleurs à partir desquelles tous les pixels appartenant à cette classe se voient affecter la valeur du centre de la classe.
Ce qui fait qu'à la fin je devrais faire :
[X,CENTER] = kmeans(double(matriceRVB),256);

[Jean Dumoncel]

Pour comprendre l'erreur, il faut comprendre un peu comment fonctionne les kmeans. Il y a 2 paramètres à prendre en compte en priorité (qui sont expliqués dans la doc) : la distance utilisée et l'initialisation des centres des clusters.
Par défaut l'initialisation prends de façon aléatoire les centres parmi les données initiales. Il se peut donc qu'au au cours du processus certains clusters se retrouvent sans aucun autre élément que le centre du cluster ce qui provoque l'arrêt du programme avec l'erreur que tu as donné. Si tu relances le programme, il se peut que ça fonctionne, puisque les centres initiaux peuvent être différent à chaque fois.

Mais de toute façon, vouloir faire 256 clusters, cela me semble énorme, surtout que pour ton image de base que tu as montré dans ton autre post, je l'avais regardé, et je ne suis même pas sur qu'elle possède beaucoup plus que 256 couleurs. Donc ce n''est pas étonnant que certains clusters soient vide lorsque tu augmentes le nombre de clusters.

[n4pkin]

Bien vu !

C'est pour cela que lorsque je fais des tests de K-mean avec les images que j'ai pu montrer je ne demande qu'une dizaine de cluster.

Mais en réalité, l'algo va s'appliquer à des images de résolutions énormes :
8 000 * 10 000 à peu près pour situer.

Il y aura également énormément de couleurs, donc les réduire à 256 est un peu plus parlant.

Merci pour ton explication logicielle sur les K means, j'ai déjà pratiqué cet algorithme mais plus sur papier (hélas). Il est vrai que le message d'erreur est, avec un peu de recul, plus clair.

En ce moment je suis donc plutôt confronté à des "OUT OF MEMORY" ou encore "size of variable exceeded".
Mais je règle un peu le programme avant de reposter sur ces problèmes.

A bientôt donc