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ImageJ Java Discussion :

ImageJ +Segmentation d'une image par la méthode de K-means


Sujet :

ImageJ Java

  1. #1
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    Par défaut ImageJ +Segmentation d'une image par la méthode de K-means
    Bonjours,
    je cherche :
    - un cours de segmentation qui explique bien la méthode k-means
    - une class k-means qui permet de faire la segmentation d'une image pour que je puisse l'integré comme pulging sur le logiciel Imagej

    merci d'avance
    -)

  2. #2
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    Bonjour,

    - le principe des K-means est très simple, donc tu trouveras tout un tas de cours sur .

    - En revanche, je ne vois pas ce que vient faire les K-means dans la segmentation d'images ??? C'est une méthode de clustering. Si tu isoles des objets, que tu les caractérises, peut être pourras tu faire du clustering, sinon...

    - Pour ce qui est d'avoir une classe, elle construira une famille de clusters en fonction d'une population, mais elle ne sera pas immédiatement appliquée à l'analyse d'image.

    - Regarde http://www.google.com/codesearch?hl=...&start=10&sa=N
    ou sinon il y a beaucoup de choses déjà implémentées dans la bibliothèque weka, c'est du java Open Source.

    - Pour ce qui est de l'adapter à imageJ, regarde les tuto d'interfacage sur le site d'ImageJ, c'est plutôt bien expliqué.
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  3. #3
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    Citation Envoyé par ToTo13 Voir le message
    - En revanche, je ne vois pas ce que vient faire les K-means dans la segmentation d'images ??? C'est une méthode de clustering. Si tu isoles des objets, que tu les caractérises, peut être pourras tu faire du clustering, sinon...
    Si si. On peut faire de la segmentation avec un k-mean. Mais ca ne permet pas d' "isoler" des objets (du moins pas directement). Les regions obtenues ne forment pas généralement des zones compactes. Un peu comme avec un seuillage.

    L'interet c'est évidement de créer sa propre fonction de distance pour segmenter ce qu'on recherche.

    http://leydier.info/files/LEY_LEB_CIFED2004.pdf
    ALGORITHME (n.m.): Méthode complexe de résolution d'un problème simple.

  4. #4
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    Bonjour,

    effectivement, faire du clustering sur une représentation 3D des couleurs est original. Cela ressemble aux travaux de Arnaud Le Troter.

    Donc toujours est il que tu trouveras des classes qui calculent les clusters, mais dont il faudra que tu adaptes la fonction de distance.
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  5. #5
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