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| import cv2
import numpy
import random
def main():
MAX_LARGEUR = 400
MAX_HAUTEUR = 400
K = 32 #Le fameux parametre K de l'algorithme
# Charger l'image et la reduire si trop grande (sinon, on risque de passer trop de temps sur le calcul...)
imagecolor = cv2.imread('perr.jpg')
if imagecolor.shape[0] > MAX_LARGEUR or imagecolor.shape[1] > MAX_HAUTEUR:
factor1 = float(MAX_LARGEUR) / imagecolor.shape[0]
factor2 = float(MAX_HAUTEUR) / imagecolor.shape[1]
factor = min(factor1, factor2)
imagecolor = cv2.resize(imagecolor, None, fx=factor, fy=factor, interpolation=cv2.INTER_AREA)
# Le nombre de pixels de l'image
nb_pixels = imagecolor.shape[0] * imagecolor.shape[1]
# On affiche une fenetre avec l'image
#cv2.namedWindow("image")
#On sort quand l'utilisateur appuie sur une touche
#cv2.imshow("image", imagecolor)
#key = cv2.waitKey(0)
#Les coordonnees BRV de tous les pixels de l'image (les elements de E)
bleu = imagecolor[:, :, 0].reshape(nb_pixels, 1)
vert = imagecolor[:, :, 1].reshape(nb_pixels, 1)
rouge = imagecolor[:, :, 2].reshape(nb_pixels, 1)
#Les coordonnees BRV de chaque point-cluster (les elements de N)
cluster_bleu = numpy.zeros(K)
cluster_vert = numpy.zeros(K)
cluster_rouge = numpy.zeros(K)
#Ce tableau permet de connaitre, pour chaque pixel de l'image, a quel cluster il appartient
#On le remplit au hasard
groupe = numpy.zeros((nb_pixels, 1)) #groupe est un tableau de Card(E) cases, et chaque valeur est un entier entre 0 et K-1, designant le cluster auquel chaque point sera rattache
#On remplit au hasard le tableau groupe, c'est a dire que l'on attribue au hasard chaque point de l'espace a un des K clusters
#Cependant, pour etre sur qu'au depart chaque cluster est rattache a au moins un point de l'espace, on attribue les K premiers points de l'espace a chaque K clusters
for i in range(0,K):
groupe[i,0]=i
#La, on fait l'attribution du reste des points de l'espace a des clusters choisis au hasard
for i in range(K,nb_pixels):
groupe[i,0]=random.randint(0, K-1)
condition =False;
print 'entree execution '
def etape1(indices,i):
s=indices.size
rouge_s=0
vert_s=0
bleu_s=0
#calcul de barycentre des points
if s==0:
cluster_rouge[i]=0
cluster_vert[i]=0
cluster_bleu[i]=0
if s >=1:
for j in range(0,s):
rouge_s=rouge_s+rouge[indices[j]]
vert_s=vert_s+vert[indices[j]]
bleu_s=bleu_s+bleu[indices[j]]
#mise jour des clusters
cluster_rouge[i]=rouge_s/s
cluster_vert[i]=vert_s/s
cluster_bleu[i]=bleu_s/s
oldGroupe = numpy.copy(groupe)
while(condition==False) :
#Etape 1 deplacer le centroid sur le barycentre des points qui lui sont associes
for i in range(0,K):
#les pixels qui sont associes au cluster numero i
indices=numpy.where(groupe==i)[0]
etape1(indices,i)
#fin etape 2
for i in range(0,nb_pixels):
minimum=10000;
dist=0;
index=-1;
for j in range(0,K):
dist=(cluster_rouge[j]-rouge[i])**2+(cluster_vert[j]-vert[i])**2+(cluster_bleu[j]-bleu[i])**2;
if(dist<=minimum):
minimum=dist;
index=j;
#mise a jour de groupe
groupe[i,0]=index;
#condition d'arret
condition=numpy.all(groupe==oldGroupe)
oldGroupe = numpy.copy(groupe)
#Fin de algo, on affiche les resultats
#On change le format de groupe afin de le rammener au format de l'image d'origine
groupe=numpy.reshape(groupe, (imagecolor.shape[0], imagecolor.shape[1]))
#On change chaque pixel de l'image selon le cluster auquel il appartient
#Il prendre comme nouvelle valeur la position moyenne du cluster
for i in range(0, imagecolor.shape[0]):
for j in range(0, imagecolor.shape[1]):
imagecolor[i,j,0] = (cluster_bleu[groupe[i,j]])
imagecolor[i,j,1] = (cluster_vert[groupe[i,j]])
imagecolor[i,j,2] = (cluster_rouge[groupe[i,j]])
cv2.namedWindow("sortie")
cv2.imshow("sortie", imagecolor)
key = cv2.waitKey(0)
if __name__ == "__main__":
main() |
