Discussion :

[minatta]

salut aidez moi a résoudre ce problème sur mon code et merci

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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??? Index exceeds matrix dimensions.
 
Error in ==> calculateColourFeatures at 153
    featureMatrix = featureMatrix(:, selectedFeatures);
 
Error in ==> @(img)calculateColourFeatures(img,selectedFeatures)
 
 
Error in ==> trainClassifierFromImagePair at 56
[featureMatrix, bandwidths, featureNames] = featureExtractor(img);
 
Error in ==> exampleUsage at 18
[classifier, featureMatrix, featureNames] =
trainClassifierFromImagePair(trainingImagePath, vegetationMapPath, featureExtractor);

[eline_ab]

salem
le problème est ici

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

selectedFeatures = selectedFeatures([1, 2, 3, 15, 4, 5, 6, 14, 10, 16]);

avec ton image où size(image,3) n'est pas 4
donc le nombre maximal de features est 14
la solution est de modifier cette ligne , remplacer les nombre supérieur à 14

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

selectedFeatures = selectedFeatures([1, 2, 3, 15, 4, 5, 6, 14, 10, 16]);

bon courage

[minatta]

merci beaucoup j'ai modifié par

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

selectedFeatures = selectedFeatures([1, 2, 3, 11, 4, 5, 6, 12, 10, 13]);

et sa marche
pouvez vous m'expliquez j'ai pas bien compris

avec ton image où size(image,3) n'est pas 4
donc le nombre maximal de features est 14

[eline_ab]

Dans la fonction calculateColourFeatures, la ligne 108 :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

if(size(img, 3) == 4)

tu test si cette condition (size(img, 3) == 4) est satisfaite, ton vecteur de features est de taille 16
sinon est de taille 14
et puisque ce n'est pas le cas avec ton image donc ton vecteur de features est de taille 14
bon courage

[minatta]

si c'est possible pouvez vous m'expliquez cette fonction

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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function [featureMatrix, bandwidths, featureNames] = calculateColourFeatures(img, selectedFeatures)
% calculateColourFeatures Calculates the color features used as input for the classifier
%       calculateColourFeatures(img, selectedFeatures) calculates the color 
%       features for the classifier using the image supplied in img using the
%       features selected by index in selectedFeatures.
%       If you wish to add new color features this is the only file you need to
%       edit besides adding your new feature to the selectedFeatures vector
 
% Define bandwidths
scale = 1;
bandwidths = [10/scale, 150/scale, 5/scale, ... %R, G, B
    0.01, 0.005, 150/scale, ... % H, S, V
    100/scale, 150/scale, 0.02, ... % ExG, ToRef, Ratio
    0.005, 0.00005, 0.0001, 0.0002, ... % gNDVI, r, g, b
    0.2/scale, 0.005, 500/scale, 0.005, 30/scale]; %ExR, n, N, NDVI, ExGN
 
drgb = single(img(:, :, 1:3));
dhsv = double(rgb2hsv(img(:, :, 1:3)));
%dhsv = drgb;
% Extract colour values
R = drgb(:, :, 1);
G = drgb(:, :, 2);
B = drgb(:, :, 3);
 
H = dhsv(:, :, 1);
S = dhsv(:, :, 2);
V = dhsv(:, :, 3);
 
% Convert to list form
R = R(:);
G = G(:);
B = B(:);
H = H(:);
S = S(:);
V = V(:);
 
% Calculate derivative features.
eg = 2*G - R - B;
 
er = 1.4*R-G;
 
rr = 90;
rg = 112;
rb = 72;
toref = sqrt((R - rr).^2 + (G - rg).^2 + (B - rb).^2);
 
ratio = G./(R.^0.6.*B.^0.4 + 0.01);
id = ratio > 7;
ratio(id) = 7;
 
% Calculate gNDVI and ensure that NAN do not occur.
gNDVI = (G - R)./(G + R + 0.00000001);
 
% Calculate intensity for nomalization
intensity = R + G + B + 0.00000001;
r = R ./ intensity;
g = G ./ intensity;
b = B ./ intensity;
 
 
% Arrange features in a feature matrix
featureMatrix = [R, G, B, H, S, V, eg, toref, ratio, gNDVI, r, g, b, er];
 
 
if(size(img, 3) == 4)
    % Nir is present
    N = double(img(:, :, 4))*0.5318;
    N = N(:);
    ndvi = (N - R) ./ (N + R + 0.00000001);
 
    egn = N+G-R-B;
 
 
    % Change in definition of chromacities
    intensity = intensity + N;
%    r = R ./ intensity;
%    g = G ./ intensity;
%    b = B ./ intensity;
    n = N ./ intensity;
    featureMatrix = [R, G, B, H, S, V, eg, toref, ratio, gNDVI, r, g, b, er, n, N, ndvi, egn];
end
 
 
% Define feature names
featureNames = cell(18, 1);
%[1, 2, 3, 16, 17, 7, 14, 11, 12, 13, 15, 18];
featureNames{1} = 'R';
featureNames{2} = 'G';
featureNames{3} = 'B';
featureNames{4} = 'H';
featureNames{5} = 'S';
featureNames{6} = 'V';
featureNames{7} = 'ExG';
featureNames{8} = 'ToRef';
featureNames{9} = 'Ratio';
featureNames{10} = 'gNDVI';
featureNames{11} = 'r';
featureNames{12} = 'g';
featureNames{13} = 'b';
featureNames{14} = 'ExR';
featureNames{15} = 'n';
featureNames{16} = 'N';
featureNames{17} = 'NDVI';
featureNames{18} = 'ExGN';
 
 
 
if(nargin == 2)
    % Only use the selected features
    featureMatrix = featureMatrix(:, selectedFeatures);
    bandwidths = bandwidths(selectedFeatures);
    featureNames = featureNames(selectedFeatures);
end
 
 
end