Discussion :

[k3ops]

Salut,
je suis actuellement en train d'essayer la fonction cvKMean2(...) mais je me heurte à de nombreux problèmes au niveau des paramètres...
Je ne sais pas comment utiliser cette fonction et comment lui spécifier les paramètres (quelles sont les bonnes dimension, profondeur,...). Si quelqu'un a déja utilisé cette fonction pourrait-il me donner un petit coup de main, merci.

Voila comment j'essai de l'utiliser

Code :

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IplImage* samples; //j'utilise une image chargé pour les échantillons.
// Faut-il qu'il plutot utilisé un CvMat? Quelle format doit-il avoir ?
CvMat* clusters = cvCreateMat(nbCluster,1,CV_32SC1); // faut-il absolument le format CV_32SC1 ? 
// ou d'autres sont-ils acceptables ? quelle profondeur pour quelle résultat ?
cvKMeans2(samples,nbCluster,clusters,cvTermCriteria(CV_TERMCRIT_EPS+CV_TERMCRIT_ITER,maxIter[nbCluster],1.0));

merci de votre aide...

[gassi64]

est ce que ce code te donne une idée ?
( http://www.cs.indiana.edu/cgi-pub/ol...te/OpenCVHelp/ )

Code :

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#include "cxcore.h"
#include "highgui.h"
 
void main( int argc, char** argv )
{
    #define MAX_CLUSTERS 5
    CvScalar color_tab[MAX_CLUSTERS];
    IplImage* img = cvCreateImage( cvSize( 500, 500 ), 8, 3 );
    CvRNG rng = cvRNG(0xffffffff);
 
    color_tab[0] = CV_RGB(255,0,0);
    color_tab[1] = CV_RGB(0,255,0);
    color_tab[2] = CV_RGB(100,100,255);
    color_tab[3] = CV_RGB(255,0,255);
    color_tab[4] = CV_RGB(255,255,0);
 
    cvNamedWindow( "clusters", 1 );
 
    for(;;)
    {
        int k, cluster_count = cvRandInt(&rng)%MAX_CLUSTERS + 1;
        int i, sample_count = cvRandInt(&rng)%1000 + 1;
        CvMat* points = cvCreateMat( sample_count, 1, CV_32FC2 );
        CvMat* clusters = cvCreateMat( sample_count, 1, CV_32SC1 );
 
        /* generate random sample from multigaussian distribution */
        for( k = 0; k < cluster_count; k++ )
        {
            CvPoint center;
            CvMat point_chunk;
            center.x = cvRandInt(&rng)%img->width;
            center.y = cvRandInt(&rng)%img->height;
            cvGetRows( points, &point_chunk, k*sample_count/cluster_count,
                       k == cluster_count - 1 ? sample_count : (k+1)*sample_count/cluster_count );
            cvRandArr( &rng, &point_chunk, CV_RAND_NORMAL,
                       cvScalar(center.x,center.y,0,0),
                       cvScalar(img->width/6, img->height/6,0,0) );
        }
 
        /* shuffle samples */
        for( i = 0; i < sample_count/2; i++ )
        {
            CvPoint2D32f* pt1 = (CvPoint2D32f*)points->data.fl + cvRandInt(&rng)%sample_count;
            CvPoint2D32f* pt2 = (CvPoint2D32f*)points->data.fl + cvRandInt(&rng)%sample_count;
            CvPoint2D32f temp;
            CV_SWAP( *pt1, *pt2, temp );
        }
 
        cvKMeans2( points, cluster_count, clusters,
                   cvTermCriteria( CV_TERMCRIT_EPS+CV_TERMCRIT_ITER, 10, 1.0 ));
 
        cvZero( img );
 
        for( i = 0; i < sample_count; i++ )
        {
            CvPoint2D32f pt = ((CvPoint2D32f*)points->data.fl)[i];
            int cluster_idx = clusters->data.i[i];
            cvCircle( img, cvPointFrom32f(pt), 2, color_tab[cluster_idx], CV_FILLED );
        }
 
        cvReleaseMat( &points );
        cvReleaseMat( &clusters );
 
        cvShowImage( "clusters", img );
 
        int key = cvWaitKey(0);
        if( key == 27 ) // 'ESC'
            break;
    }
}

[k3ops]

ben en fait c'est le code de l'aide de OpenCV, je l'ai regardé mais il n'explique pas malheureusement toutes les subtilités
Il font un exemple pour quelque chose de simple mais quand on souhaite appliquer ca à une image ca devient compliqué.
C'est pourquoi il me faudrait l'aide de quelqu'un qui a déjà utilisé cette fonction ?
Mais je crois que ca va être dur à trouver...

[k3ops]

voila je crois que après une journée dessus j'ai enfin trouvé, voila mon code pour une image en RVB (j'ai utilisé un wrapper C++ pour les accès aux images "W") :

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cvNamedWindow("test acp");
IplImage* srcCopy = cvCreateImage(cvGetSize(src),IPL_DEPTH_8U,3);
cvCopyImage(src,srcCopy);
CvMat* samples = cvCreateMat(nbElem,1,CV_32FC3);
CvMat* clusters = cvCreateMat(nbElem,1,CV_32SC1);
for(int k=0,j=0; j<msk->height; j++) {
	for(int i=0; i<msk->width; i++) {
		if(mskW[j][i]!=0) {
			cvSet1D(samples,k,cvScalar(srcW[j][i].r,srcW[j][i].g,srcW[j][i].b));
			k++;
		}
	}
}
 
cvSetZero(clusters);
cvCopyImage(src,srcCopy);
// Affichage avant
cvShowImage("test acp",srcCopy);
cvWaitKey();	
 
// lancement du calcul du Kmean
cvKMeans2(samples,2,clusters,cvTermCriteria(CV_TERMCRIT_EPS+CV_TERMCRIT_ITER,3,1.0));
 
// Cas où séparation en 2 Clusters
if(nbCluster==2) {
	for(int k=0,j=0; j<msk->height; j++) {
		for(int i=0; i<msk->width; i++) {
			if(mskW[j][i]!=NOIR) {
				CvScalar tmp = cvGet1D(clusters,k);
				if(tmp.val[0]==0) {
					srcCopyW[j][i].r = 255;
					srcCopyW[j][i].g = 0;
					srcCopyW[j][i].b = 0;
				} else {
					srcCopyW[j][i].r = 0;
					srcCopyW[j][i].g = 255;
					srcCopyW[j][i].b = 0;
				}
				k++;
			}
		}
	}
}
// Affichage après
cvShowImage("test acp",srcCopy);
cvWaitKey();

voila je pense que j'ai rien oublié