cvKMean2 : erreur de paramètres

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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:

1 2 3 4 5 6 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...

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;
    }
}

24/06/2008, 10h29
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 :cry:
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...:?

Réponse trouvée je crois

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") :

Code:

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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