[Suggestion] Ajout Plugin WaterShed

Plugin de segmentation watershed, fait à partir du code que j'ai posté dans la rubrique "contribuez"

http://xphilipp.developpez.com/tmp/shedplugin.jpg

Code:

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package millie.plugins.free;   import java.awt.color.ColorSpace; import java.awt.image.BufferedImage; import java.util.HashMap; import java.util.LinkedList; import java.util.Map;   import millie.image.Kernel; import millie.image.PredefinedKernel; import millie.plugins.GenericPluginFilter; import millie.plugins.parameters.ComboBoxEntry; import millie.plugins.parameters.ComboBoxParameter; import millie.plugins.parameters.IntSliderParameter; import millie.se.operator.ConvolveOperator; import millie.se.operator.extender.BorderExtenderCopy;   public class WaterShedPlugin extends GenericPluginFilter {   enum InputType { Normal("image (fond sombre)"), Invert("image (fond clair)"), Variance("variance de l'image"), LogVariance("log-variance de l'image");   private InputType(String txt) {this.label=txt;} String label; }   enum OutputType { ImageShed("image + lignes de partage"), Shed("lignes de partage seules"), MosaicShed("mosaique + lignes de partage"), Mosaic("mosaique seule");   private OutputType(String txt) {this.label=txt;} String label; }   // saved input parameters private int savedRadius=0; private InputType savedInputtype = null;   // saved sum images private long[][] R,R2,G,G2,B,B2;   public WaterShedPlugin() { setPluginName("Segmentation WaterShed (LPE)"); setRefreshable(false); setLongProcessing(true); setReinitializable(true);   ComboBoxEntry[] inputTypeParameter = new ComboBoxEntry[InputType.values().length]; for(InputType e : InputType.values()) inputTypeParameter[e.ordinal()] = new ComboBoxEntry(e.name(),e.label); addParameter(new ComboBoxParameter("inputtype","Type d'entrée", inputTypeParameter)); addParameter(new IntSliderParameter("radius", "rayon (sampling)",1,10,3));   ComboBoxEntry[] outputTypeParameter = new ComboBoxEntry[OutputType.values().length]; for(OutputType e : OutputType.values()) outputTypeParameter[e.ordinal()] = new ComboBoxEntry(e.name(),e.label); addParameter(new ComboBoxParameter("outputtype","Affichage", outputTypeParameter)); }   @Override public BufferedImage filter() throws Exception { BufferedImage original = getInputImage();   int radius = getParameter("radius").getIntValue(); OutputType outputtype = OutputType.valueOf(getParameter("outputtype").getStringValue()); InputType inputtype = InputType.valueOf(getParameter("inputtype").getStringValue());   boolean needCompute=false; if (radius!=savedRadius) needCompute=true; if (inputtype!=savedInputtype) needCompute=true;   boolean drawImage=false, drawMosaic=false, drawShed=true; switch(outputtype) { case ImageShed: drawImage=true;drawMosaic=false;drawShed=true; break; case Shed: drawImage=false;drawMosaic=false;drawShed=true; break; case MosaicShed: drawImage=false;drawMosaic=true;drawShed=true; break; case Mosaic: drawImage=false;drawMosaic=true;drawShed=false; break; }   if (needCompute) { this.savedRadius = radius; this.savedInputtype = inputtype;   this.image = null; this.width = original.getWidth(); this.height = original.getHeight(); switch(inputtype) { case Normal: this.image=BitmapToArrayGray(original,radius,true); break; case Invert: this.image=BitmapToArrayGray(original,radius,false); break; case Variance: this.image=variance(original,radius,false) ;break; case LogVariance: this.image=variance(original,radius,true); break; }   // compute ideal step double stddev = stddev(this.image,this.width,this.height); int step = (int)(0.50*stddev);   // watershed segmentation process(step);   System.out.println("Region count : "+this.maxid); }   return display(original,drawImage,drawMosaic,drawShed); }   /* --------------------------------------------------------------------- */ /* INPUT PROCESSING */ /* --------------------------------------------------------------------- */   private static int[] logscale = new int[256]; static { for(int i=0;i<256;i++) logscale[i]=(int)(255*Math.pow(i/255.0,0.333)); }   private int getGrayLevel(BufferedImage input, int x, int y) { // convert rgb to luminance int rgb=input.getRGB(x,y); int r = (rgb >>16 ) & 0xFF; int g = (rgb >> 8 ) & 0xFF; int b = rgb & 0xFF; return (299*r + 587*g + 114*b)/1000; }   private int[][] BitmapToArrayGray(BufferedImage input, int radius, boolean invert) { // 1. bluring double sigma = radius*0.333; Kernel kernel = PredefinedKernel.getGaussianKernel(radius, sigma); ConvolveOperator op = new ConvolveOperator(kernel,new BorderExtenderCopy()); BufferedImage blured = op.compute(input);   // 2. convert to graylevel array int width = blured.getWidth(); int height = blured.getHeight(); int[][] c2 = new int[width][height]; for (int y=0; y<height; y++) for (int x=0; x<width; x++) { c2[x][y]=getGrayLevel(blured,x,y); if (invert) c2[x][y]=255-c2[x][y]; } return c2; }   // compute the sum-image of the given image public long[][] sumImage(long[][] image, int width, int height) { long[][] sum = new long[width][height]; sum[0][0] = image[0][0]; // 2. first column for (int y=1; y<height; y++) sum[0][y] = image[0][y] + sum[0][y-1]; // 3. first line for (int x=1; x<width; x++) sum[x][0] = image[x][0] + sum[x-1][0]; // 4. remaining pixels for (int y=1; y<height; y++) for (int x=1; x<width; x++) sum[x][y] = image[x][y] + sum[x-1][y] + sum[x][y-1] - sum[x-1][y-1]; return sum; }   private int[][] variance(BufferedImage input, int radius, boolean log) { int width = input.getWidth(); int height = input.getHeight(); long[][] layer = new long[width][height];   // RED sum-image if (this.R==null || this.R2==null) { for (int y=0; y<height; y++) for (int x=0; x<width; x++) layer[x][y]=((input.getRGB(x,y)>>16) & 0xFF); this.R = sumImage(layer,width,height); for (int y=0; y<height; y++) for (int x=0; x<width; x++) layer[x][y]*=layer[x][y]; this.R2 = sumImage(layer,width,height); }   // GREEN sum-image if (this.G==null || this.G2==null) { for (int y=0; y<height; y++) for (int x=0; x<width; x++) layer[x][y]=((input.getRGB(x,y)>>8) & 0xFF); this.G = sumImage(layer,width,height); for (int y=0; y<height; y++) for (int x=0; x<width; x++) layer[x][y]*=layer[x][y]; this.G2 = sumImage(layer,width,height); }   // BLUE sum-image if (this.B==null || this.B2==null) { for (int y=0; y<height; y++) for (int x=0; x<width; x++) layer[x][y]=(input.getRGB(x,y) & 0xFF); this.B = sumImage(layer,width,height); for (int y=0; y<height; y++) for (int x=0; x<width; x++) layer[x][y]*=layer[x][y]; this.B2 = sumImage(layer,width,height); }   // compute the local variance int[][] c2 = new int[width][height]; for (int y=0; y<height; y++) { for (int x=0; x<width; x++) { // zone coords int xmin = Math.max(x-radius,0); int xmax = Math.min(x+radius,width-1); int ymin = Math.max(y-radius,0); int ymax = Math.min(y+radius,height-1); int area = (xmax-xmin)*(ymax-ymin);   // red variance double XR = R[xmax][ymax] - R[xmin][ymax] - R[xmax][ymin] + R[xmin][ymin]; double XR2 = R2[xmax][ymax] - R2[xmin][ymax] - R2[xmax][ymin] + R2[xmin][ymin]; double var_R = XR2/area - (XR*XR)/(area*area); // green variance double XG = G[xmax][ymax] - G[xmin][ymax] - G[xmax][ymin] + G[xmin][ymin]; double XG2 = G2[xmax][ymax] - G2[xmin][ymax] - G2[xmax][ymin] + G2[xmin][ymin]; double var_G = XG2/area - (XG*XG)/(area*area); // blue variance double XB = B[xmax][ymax] - B[xmin][ymax] - B[xmax][ymin] + B[xmin][ymin]; double XB2 = B2[xmax][ymax] - B2[xmin][ymax] - B2[xmax][ymin] + B2[xmin][ymin]; double var_B = XB2/area - (XB*XB)/(area*area);   // weighted sum of the 3 variances double v = 0.299*var_R + 0.587*var_G + 0.114*var_B;   // convert to range [0-255] v = Math.sqrt(v)*2; if (v>255) v=255; if (log) v = logscale[(int)v]; c2[x][y]=(int)v; } } return c2; }   private static double stddev(int[][] image,int W,int H) { double X=0,X2=0,COUNT=0; for (int y = 0; y < H; y++) { for (int x = 0; x < W; x++) { X+=image[x][y]; X2+=image[x][y]*image[x][y]; COUNT++; } } double variance = (X2/COUNT) - ((X*X)/(COUNT*COUNT)); double stddev = Math.sqrt(variance); return stddev; }   /* --------------------------------------------------------------------- */ /* OUTPUT PROCESSING */ /* --------------------------------------------------------------------- */   public BufferedImage display(BufferedImage original, boolean drawImage, boolean drawMosaic, boolean drawShed) { Map<Integer, int[]> regions = new HashMap<Integer, int[]>(); // Compute mean region color if (drawMosaic) { for (int y = 0; y < this.height; y++) { for (int x = 0; x < this.width; x++) { int rid = this.rmap[x][y]; int[] stat = regions.get(rid); if (stat==null) { stat = new int[4]; regions.put(rid, stat); } int rgb = original.getRGB(x, y); int r=(rgb>>16) & 0xFF, g=(rgb>>8 ) & 0xFF, b=rgb & 0xFF; stat[0]+=r; stat[1]+=g; stat[2]+=b; stat[3]++; } } for(int[] rgb:regions.values()) { // mean rgb[0]=(int)(0.5+rgb[0]/rgb[3]); rgb[1]=(int)(0.5+rgb[1]/rgb[3]); rgb[2]=(int)(0.5+rgb[2]/rgb[3]);   // rgb format int r = rgb[0] & 0xFF; int g = rgb[1] & 0xFF; int b = rgb[2] & 0xFF; rgb[3] = (r<<16)+(g<<8)+b; } }   // create output image BufferedImage out = new BufferedImage(this.width,this.height,ColorSpace.TYPE_RGB); for (int y = 0; y < this.height; y++) { for (int x = 0; x < this.width; x++) { int rid = this.rmap[x][y];   if (rid>0) { if (drawImage) // copy original pixel out.setRGB(x, y, original.getRGB(x, y));   if (drawMosaic) // copy mean value of region out.setRGB(x, y, regions.get(rid)[3]); }   if (rid<0) { if (drawShed) // draw watershed out.setRGB(x, y, 0xFF0000); else // copy mean value of an adjacent region out.setRGB(x, y, regions.get(-rid)[3]); } } } return out; }   /* --------------------------------------------------------------------- */ /* WATERSHED PROCESSING */ /* --------------------------------------------------------------------- */   // original gray-level image private int width,height; private int[][] image = null; private final int GRAYLEVEL = 256;   // region map private int[][] rmap = null; private int maxid=0;   // pixel and list of pixel structure class Pixel { int x,y,level; public Pixel(int x,int y,int l) { this.x=x; this.y=y; this.level=l; } } class ListOfPixels extends LinkedList<Pixel> {}   // list of pixels (one per level) to process private ListOfPixels[] explorelist;   // offsets of the 8 neighbors private int[] dx8 = new int[] {-1, 0, 1, 1, 1, 0,-1,-1}; private int[] dy8 = new int[] {-1,-1,-1, 0, 1, 1, 1, 0};   // ---------------------------------------------------   // gray-level watershed algorithm : return the boolean watershep map public void process(int step) { // allocate memory this.maxid=0; this.rmap = new int[this.width][this.height]; this.explorelist = new ListOfPixels[GRAYLEVEL]; for(int i=0;i<GRAYLEVEL;i++) this.explorelist[i]=new ListOfPixels();   // flooding level by level int level=0,yoffset=0; while(level<GRAYLEVEL) {   // extend region by exploring neighbors of known pixels while(true) { Pixel p = nextPixel(level,step); if (p==null) break; extend(p); }   // find a new seed for this level Pixel seed = findSeed(level,yoffset); if (seed!=null) { // create and assign a new region to this seed this.rmap[seed.x][seed.y]=(++maxid); yoffset=seed.y;   // add this seed to the list of pixel to explore explorelist[level].add(seed); } else { // no more seed for this level -> next level level++; yoffset=0; } }   // clean up this.explorelist = null; }   // find a seed ( = unassigned pixel ) at the specified level private Pixel findSeed(int level,int yoffset) { for (int y = yoffset; y < this.height; y++) for (int x = 0; x < this.width; x++) if (this.image[x][y]==level && this.rmap[x][y]==0) return new Pixel(x,y,level);   return null; }   // return the next pixel to explore private Pixel nextPixel(int level, int step) { // return the first pixel found in the explorelist for(int i=level;i<level+step && i<GRAYLEVEL;i++) { if (!explorelist[i].isEmpty()) return explorelist[i].remove(0); } return null; }   // explore the 8 neighbors of a pixel and set the region private void extend(Pixel p) { int region=this.rmap[p.x][p.y];   // this pixel is a watershed => cannot extend it if (region<0) return;   // for each neighbor pixel for(int k=0;k<8;k++) { int xk = p.x+dx8[k]; int yk = p.y+dy8[k]; if (xk<0 || xk>=this.width) continue; if (yk<0 || yk>=this.height) continue;   // level and region of neighbor int vk = this.image[xk][yk]; int rk = this.rmap[xk][yk];   // neighbor is a watershed => ignore if (rk<0) continue;   // neighbor as no region assigned => set it if (rk==0) { this.rmap[xk][yk]=region; this.explorelist[vk].add(new Pixel(xk,yk,vk)); continue; }   // neighbor is assigned to the same region => nothing to do if (rk==region) continue;   // neighbor is assigned to another region => it's a watershed this.rmap[xk][yk]=-rk; } } }

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Merci bien.

Je l'ai ajouté sur la version en cours.

Petite mise à jour du code : ajout d'une convolution gaussienne dans le cas d'une entrée de type "image (fond sombre/fond clair)" en utilisant la valeur du slider pour le rayon.

En fait, je ne sais pas pourquoi je te demande de le rajouter dans "plugins.core". Il suffit que je le poste en tant que *.jar autonome dans la rubrique "contribuez".

http://www.developpez.net/forums/d74...s/#post4371514

:D

Modification de la signature de la methode sumImage() pour utiliser des long(car les float perdent en précision et introduisent du bruit).

C'est ce qui etait fait dans le source du "jar" dispo dans le post du forum "contribuez", mais visiblement je n'avais pas reporté les modifs dans ce thread. :oops:

C'est integré

Citation:

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Envoyé par millie

C'est integré

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Cool. C'est bien pratique ton appli pour appliquer mes filtres : je teste avec la version GUI et je fais les traitements massifs avec la version ligne de commande. :ccool:

Citation:

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Envoyé par pseudocode

Cool. C'est bien pratique ton appli pour appliquer mes filtres : je teste avec la version GUI et je fais les traitements massifs avec la version ligne de commande. :ccool:

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En parlant de ça, il va y avoir une nouveauté dans la nouvelle version. La version est utilisable mais je voulais peaufiner quelques trucs et mettre à jour la doc.


Il y a une interface Automable dont on peut hériter (les méthodes définis dans Automable sont déjà définis dans les plugins, donc pas besoin d'ajouter de méthode particulière).
Cela a un sens pour les plugins que l'on peut facilement réexécuter (ce qui n'est pas le cas pour les fusions d'images, quand il y a un paramètre File etc.).

On peut enregistrer une séquence d'opérateur et les appliquer à un dossier ou à une image.

Le système des Automates est totalement basé sur le système de plugin (qui permet plus de chose maintenant, mais il existe évidemment toujours les 3 implémentations de bases GenericPluginFilter, RectangularPluginFilter et AreaPluginFilter).


En tout cas, ça me sert pas mal pour appliquer un même style à une série de photo.

Petit BUG.

Lignes 203 et 205

il manque un "-1" dans le calcul de xmin et ymin.

Code:

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int xmin = Math.max(x-radius-1,0); int xmax = Math.min(x+radius,width-1); int ymin = Math.max(y-radius-1,0); int ymax = Math.min(y+radius,height-1); int area = (xmax-xmin)*(ymax-ymin);

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Merci, je l'intégrerai pour la prochaine version (qui arrivera je sais pas quand du coup).

J'ai des petites fonctionnalités d'import de photos (import, suppression des raw orphelins, suppression de métadonnées etc. ) que j'ajouterai peut être.

Citation:

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Envoyé par millie

Merci, je l'intégrerai pour la prochaine version (qui arrivera je sais pas quand du coup).

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Y a pas d'urgence. Ca marche très bien comme c'est. J'ai juste repéré ce bug en récupérant le code pour faire autre chose. :D

bonjour
moi je suis un étudiant en domaine de l'informatique et j'ai une projet final dans la segmentation des images de mammographie et quand j'ai applique cette code java ,il y a des erreur j'espere que me aider et merci

avec mon respect