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Interfaces Graphiques Discussion :

'cat' reinitialiser au clic [Débutant]


Sujet :

Interfaces Graphiques

  1. #1
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    Par défaut 'cat' reinitialiser au clic
    Bonjour !

    J'avais trouver une boucle pour afficher plusieurs images en fonction d'une valeur prise dans une listbox en utilisant la fonction 'cat'.
    Au premier clic évidement j'ai bien mes 5 premières images correspondantes qui s'affichent. Mon problème vient ensuite, quand je clic sur une autre valeur ! Les nouvelles images s'ajoutent aux dernières ! Est-il possible de réinitialiser la matrice a chaque clic ?

    Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
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    function listnumclu_Callback(hObject, eventdata, handles)
    % hObject    handle to listnumclu (see GCBO)
    % eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB
    % handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)
    
    % Hints: contents = cellstr(get(hObject,'String')) returns listnumclu contents as cell array
    %        contents{get(hObject,'Value')} returns selected item from listnumclu
    global Pm_2plus Clu imds Numero_Pm idx_2plus gpclust
    
    w=get(handles.listnumclu,'Value');
    jj=(Pm_2plus(Clu==w)); % cluster
    set(handles.listclusters,'string',jj)
    
    NumPm_unique=unique(Numero_Pm);
    NumPm_2plus=NumPm_unique(idx_2plus);
    cluster1=NumPm_2plus(Clu==w);
    
    for i = 1:length(cluster1)
        v=cluster1(i,1);
        I = readimage(imds,v);
        gpclust = cat(1,gpclust,I); %le problème vient d'ici je pense
    end
    
    figure('Name',['Cluster',num2str(w)],'NumberTitle','off')
    g=imshow(gpclust)
    Merci !

  2. #2
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    Ajoute ceci avant de rentrer dans la boucle :

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    « J'étais le meilleur ami que le vieux Jim avait au monde. Il fallait choisir. J'ai réfléchi un moment, puis je me suis dit : "Tant pis ! J'irai en enfer" » (Saint Huck)

  3. #3
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    Merci pour ta réponse !

    En fait ça ne fonctionnait pas parce que je l'appelais avec 'global' je pense !
    Finalement j'ai utiliser ta réponse et viré 'cat' pour faire en direct et ça fonctionne !

    Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
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    gpclust = []
    for i = 1:length(cluster1)
        v=cluster1(i,1);
        I = readimage(imds,v);
        gpclust = [gpclust;I];
    end
    sauf que pour certains je me retrouve avec des clusters de 10 et ça fait une figure pas très visible.
    Une petite idée de comment faire pour qu'au lieu d'avoir 10 verticaux, si ça dépasse 5 on change de 'colonne' ?

  4. #4
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    Quelles sont les dimensions de I ? Sont-elles fixes ?
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  5. #5
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    Non justement j'ai des clusters allant de 2 à 13 pour le moment !

  6. #6
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    Par défaut
    j'ai essayé avec ça, mais j'ai toujours beaucoup de mal avec les boucles et les if !

    Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
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    gpclust = []
    if length(cluster1)<=5 %ici ça marche
        for i = 1:length(cluster1)
            v=cluster1(i,1);
            I = readimage(imds,v);
            gpclust = [gpclust;I];
        end
    elseif length(cluster1)>=5 && length(cluster1)<=10 %à partir de là ça marche plus !
            for j=1:5
                v=cluster1(j,1);
                I = readimage(imds,v);
            end
            for k=6:length(cluster1)
                vv=cluster1(k,1);
                II = readimage(imds,vv);
            end
            gpclust = [gpclust;I,II];
    elseif length(cluster1)>=10
        for jj=1:5
            v1=cluster1(jj,1);
            I = readimage(imds,v1);
        end
        for kk=6:10
            v2=cluster1(kk,1);
            II = readimage(imds,v2);
        end
        for ll=11:length(cluster1)
            v3=cluster1(ll,1);
            III=readimage(imds,v3);
        end
            gpclust = [gpclust,I,II,III];
    end
     
    figure('Name',['Cluster',num2str(w)],'NumberTitle','off')
    g=imshow(gpclust)
    Quand le cluster est <=5 ça marche, mais quand c'est >=5 je n'ai que les 3 dernières photos horizontalement ! Je sais que ça bug dans me boucle mais je ne trouve pas le bon sens !
    un peu d'aide ?

  7. #7
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    Citation Envoyé par Jerome Briot Voir le message
    Quelles sont les dimensions de I ?
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  8. #8
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    je ne sais pas si je comprends bien ta question alors :

    imds contient 116 photos que j'ai toute formaté à la même taille,
    v contient entre 2 et 13 photos pour le moment,
    quand je regarde la valeur de I pour une image c'est 138x295x3 uint8,
    dans le cas ou v=13 j'ai donc gpclust 1794*295*3 uint8,

    ce qu'il faudrait pour que ce soit plus visible, c'est que gpclust ne fasse pas plus de 138*5=690 de haut !

    j'espère avoir répondu à ta question !

  9. #9
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    Peux-tu nous montrer les valeurs contenues dans cluster1 ?
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  10. #10
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    Par défaut
    cluster1 est une matrice numerique (par exemple 13x1 double)

    cluster1=NumPm_2plus(Clu==w)

    Comme je le disais, j'ai 116 photos numerotées de 1 a 116.
    Je calcule ensuite le individus vu plus de 2 fois (NumPm_2plus) et me retrouve avec 54 individus.
    Clu = cluster(Z3,'maxclust',9) : je calcule les clusters.
    w correspond au numéro du cluster.

    J'ai donc un index des 54 valeurs comprises entre 1 et 116.
    pour w=2 cluster1=[9;11;23;25;28;33;36;42;44;54;67;70;116]
    pour w=1 cluster1=[3;6;8;16;69]...

  11. #11
    Rédacteur/Modérateur

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    Par défaut
    Ceci devrait fonctionner :

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    maxNumCatClusters = 5;
     
    numRows = 138;
    numCols = 295;
     
    numCluster = numel(cluster1);
     
    gpclust = 255*ones(numRows*maxNumCatClusters, numCols*ceil(numCluster/maxNumCatClusters), 3, 'uint8');
     
    for i = 1:numCluster
     
        idxRow = mod(i, maxNumCatClusters);
        if idxRow==0
            idxRow = maxNumCatClusters;
        end    
        idxColumn = ceil(i/maxNumCatClusters);
     
        gpclust((idxRow-1)*numRows+1:idxRow*numRows, (idxColumn-1)*numCols+1:idxColumn*numCols, :) = readimage(imds, cluster1(i,1));
     
    end
    Tu peux étudier le fonctionnement de cette solution en prenant un problème plus petit :

    Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
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    clc
    clear all
     
    maxNumCatClusters = 5;
     
    numRows = 6;
    numCols = 4;
     
    numCluster = 13;
     
    gpclust = 255*ones(numRows*maxNumCatClusters, numCols*ceil(numCluster/maxNumCatClusters), 3, 'uint8');
     
    for i = 1:numCluster
     
        idxRow = mod(i, maxNumCatClusters);
        if idxRow==0
            idxRow = maxNumCatClusters;
        end    
        idxColumn = ceil(i/maxNumCatClusters);
     
        I = ones(numRows, numCols, 3, 'uint8')*uint8(255*i/(numCluster+1));
        gpclust((idxRow-1)*numRows+1:idxRow*numRows,(idxColumn-1)*numCols+1:idxColumn*numCols ,:) = I;
     
    end
     
    figure(1)
    clf
    image(gpclust)
    axis image
    Images attachées Images attachées  
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  12. #12
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