Discussion :

[naim2009]

Salut tout le monde,
mon projet consiste à faire le traitement de 1200 images. D'abort, il fait l'acquisition des images puis leur normalisation.
Pour la première étape, il prend 1 heure pour acquérir 500 images uniquement non pas 1200 et la machine devient très lente tandis que la RAM= 2GO
Voici le code

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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k=0;
M=1200;
for i=1:M
str=strcat(int2str(i),'.jpg');   
eval('img=imread(str);');
subplot(ceil(sqrt(M)),ceil(sqrt(M)),i)
imshow(img)
if i==3
title('Ensemble d''Apprentissage','fontsize',18)
end
drawnow;
k=k+1;
[irow icol]=size(img);    
S(:,k)=reshape(img,irow*icol,1);
end

SVP, si quelqu'un a une solution , veuillez m'aider
Je suis en retard
Merci

[Jerome Briot]

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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str=strcat(int2str(i),'.jpg');   
eval('img=imread(str);');

Pas besoin d'EVAL ici :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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str = sprintf('%d.jpg',i);
img = imread(str,'jpg');

Ensuite :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
2
M = 1200;
subplot(ceil(sqrt(M)),ceil(sqrt(M)),i)

ça donne grosso modo une grille de 35x35 Axes... est-ce vraiment nécessaire d'afficher toutes ces images... qui de toute façon seront minuscules ?

Et pour finir :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

S(:,k)=reshape(img,irow*icol,1);

Cett ligne transforme la matrice img en vecteur colonne... ce qui s'écrit tout simplement :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

S(:,k) = img(:);

Donc... au final :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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M = 1200;
 
% Si on connait le nombre de lignes de S, 
% utiliser la ligne suivante :
% S = zeros(<nombre de lignes>,M);
 
for n=1:M
    str = sprintf('%d.jpg',n);
    img = imread(str,'jpg');
    S(:,n) = img(:);
end

[FR119492]

Salut!
Matlab est un logiciel extraordinaire (Cleve Moler, son concepteur, est un type génial), mais il ne faut pas le prendre comme "bonne à tout faire". Ses auteurs l'ont construit en fonction de la plupart des tâches qu'on peut rencontrer en calcul numérique; mais il était absolument impossible de le rendre optimal pour toutes les tâches. C'est pourquoi je recommande de l'utiliser dans les cas "normaux", en fait, dans la majorité des cas, et de revenir à des langages de plus bas niveau (Fortran ou C) dans les rares cas où les performances avec Matlab sont insuffisantes. Un petit exemple te permettra de mieux comprendre mon point de vue: Si tu utilises l'opérateur \ pour résoudre un système linéaire, Matlab testera si la matrice est symétrique; dans ce cas, il essaiera avec la méthode de Cholesky, laquelle se plantera si la matrice n'est pas définie positive; dans ce cas, il recommencera avec la méthode de Crout. Mais si tu sais à l'avance, sur la base de la nature physique de ton problème, si la matrice est ou n'est pas définie positive, tu peux éviter à ton processeur la partie inutile du travail.
Alors, réfléchis bien avant de choisir définitivement le langage que tu vas utiliser.
Jean-Marc Blanc

[naim2009]

Merci pour vos réponses

[naim2009]

Salut, est ce qu'on peut optimiser ce morceau de code

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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for i=1:1200
temp=double(S(:,i));
dbx=[dbx temp];
end

il fait 435 itérations puis il me genre la message out of memory
Y'a t-il une solution?
Merci

[Jerome Briot]

Combien y-a-il de lignes dans S ?