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
-)
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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
-)
Bonjour,
- le principe des K-means est très simple, donc tu trouveras tout un tas de cours sur :google:.
- 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.
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.Citation:
Envoyé par ToTo13
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
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.
jE VOUS REMERCIE BCP POUR VOTRE REPONSE :king: