#include "image.h"
#include "proto2D.h"
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#include "format_imau1_classifier_input.h"
#include "format_learning_set_from_imau1.h"
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#define NB_PTS_INF_2_LSFI1 |
Lors de l'initialisation le nombre de points d'apprentissage était inférieur à 2
Definition at line 44 of file format_learning_set_from_imau1.h.
#define NO_ERROR_FORMAT_LSFI1 0 |
Pas d'erreur lors de l'exécution des fonctions de l'opérateur format_learning_set_from_imau1 (LSFI1)
Definition at line 36 of file format_learning_set_from_imau1.h.
Referenced by format_learning_set_from_imau1_calc(), format_learning_set_from_imau1_ferm(), and format_learning_set_from_imau1_init().
#define UNE_SEULE_CLASSE_LSFI1 1 |
Lors de l'initialisation, une seule a été trouvée car un seul label existait dans le masque.
Definition at line 40 of file format_learning_set_from_imau1.h.
int format_imau1_classifier_crisp_output_calc | ( | format_imau1_classifier_crisp_output_t * | desc, | |
imau1 | image_u1, | |||
data_output * | dataO | |||
) |
Fonction transformant une image de type imau1 en structure de sortie pour le classifieur
Après l'allocation de la structure dataO en interne, le remplissage est effectué.
desc | pointeur descripteur | |
image_u1 | une image de type U1 qui contient les données du masque | |
data | pointeur sur la structure contenant les données d'entrée |
Definition at line 807 of file lformat_learning_set_from_imau1.c.
References alloc_classifier_data_output(), data_output::classes, result::crisp, data_output::equ_nb_cols, data_output::equ_nb_rows, format_imau1_classifier_crisp_output_t::premier_point, point::Xcol, and point::Yrow.
int format_imau1_classifier_crisp_output_init | ( | format_imau1_classifier_crisp_output_t * | desc, | |
imau1 | image_u1, | |||
data_output * | dataO | |||
) |
Fonction initialisant l'opérateur format_imau1_classifier_crisp_output
Vérification de la validité de l'espace sélectionné par l'utilisateur.
Initialisation dans la structure de sortie:
desc | pointeur descripteur | |
image_u1 | une image de type U1 qui contient les données du masque | |
dataO | pointeur sur la structure qui contiendra les données résultats |
Definition at line 728 of file lformat_learning_set_from_imau1.c.
References format_imau1_classifier_crisp_output_t::choix, data_output::classes, result::crisp, CRISP_CHOICE, format_imau1_classifier_crisp_output_t::deuxieme_point, data_output::equ_nb_cols, data_output::equ_nb_rows, IMAGE_ENTIERE, IMAGE_PARTIELLE, data_output::nb_pts, format_imau1_classifier_crisp_output_t::premier_point, data_output::type, point::Xcol, and point::Yrow.
param* format_imau1_classifier_crisp_output_lect | ( | format_imau1_classifier_crisp_output_t * | desc, | |
param * | ptp, | |||
char * | debq | |||
) |
Lecture des paramètres du pseudo opérateur format_imau1_classifier_crisp_output
Lecture des paramètres du pseudo opérateur format_imau1_classifier_crisp_output:
desc | pointeur descripteur | |
ptp | pointeur sur paramètre courant déjà alloué (a lire), | |
debq | pointeur de chaîne de caractères placée en debut de question |
Definition at line 648 of file lformat_learning_set_from_imau1.c.
References format_imau1_classifier_crisp_output_t::choix, format_imau1_classifier_crisp_output_t::deuxieme_point, IMAGE_ENTIERE, IMAGE_PARTIELLE, format_imau1_classifier_crisp_output_t::premier_point, point::Xcol, and point::Yrow.
int format_learning_set_from_imau1_calc | ( | format_learning_set_from_imau1_t * | desc_format, | |
learning_set * | learn | |||
) |
Remplissage de la structure learning set avec les attributs.
desc_format | pointeur sur le descripteur | |
learn | de type learning_set pour stocker les données d'apprentissage |
Definition at line 506 of file lformat_learning_set_from_imau1.c.
References data_input::attributes, data_input::begin, format_learning_set_from_imau1_t::c_max, data_output::classes, result::crisp, format_learning_set_from_imau1_t::dataIattributs, format_learning_set_from_imau1_t::dataOmasque, data_input::end, data_output::equ_nb_cols, data_input::equ_nb_cols, data_output::equ_nb_rows, data_input::equ_nb_rows, reference_set::input_ref, data_input::nb_attr, data_input::nb_pts, NO_ERROR_FORMAT_LSFI1, and reference_set::output_ref.
int format_learning_set_from_imau1_ferm | ( | format_learning_set_from_imau1_t * | desc_learn, | |
learning_set | learn | |||
) |
Definition at line 560 of file lformat_learning_set_from_imau1.c.
References format_learning_set_from_imau1_t::classes, format_learning_set_from_imau1_t::dataIattributs, format_learning_set_from_imau1_t::dataOmasque, free_data_input(), free_data_output(), reference_set::input_ref, NO_ERROR_FORMAT_LSFI1, and reference_set::output_ref.
int format_learning_set_from_imau1_init | ( | format_learning_set_from_imau1_t * | desc_format, | |
const int | LABEL_FOND, | |||
learning_set * | learn | |||
) |
Tout d'abord les attributs sont traités : avec read_ima_init, format_imau1_classifier_input_init, format_imau1_classifier_crisp_output. Une fois que les données images ont été recopiées dans les structures data_input, elles sont libérées.
Puis les différents labels sont déterminés automatiquement ainsi que le nombre de points par label. Ces informations sont stockées dans le champ classes du descripteur. C'est alors que la classe (avec un certain label) est proposé comme étant probablement le label du fond (à supprimer). Ce choix est fait en prenant le label avec le plus grand nombre de points. Si cette classe correspond au label passé en paramètre alors tout se passe bien. Sinon une confirmation est demandée (question sur terminal) pour choisir le label. Il est possible de modifier ce choix et les différentes informations sur les labels sont affichées pour faciliter ce choix.
Attention : le champ nb_class de la structure output_ref de l'ensemble d'apprentissage ne comprend pas le fond.
desc_format | pointeur sur le descripteur | |
learn | de type learning_set pour stocker les données d'apprentissage | |
LABEL_FOND | pemet de connaitre le label du fond a separer des données. |
Definition at line 176 of file lformat_learning_set_from_imau1.c.
References alloc_classifier_data_input_completely(), alloc_classifier_data_output(), format_learning_set_from_imau1_t::att_ima, format_learning_set_from_imau1_t::att_rea, format_learning_set_from_imau1_t::c_max, data_output::classes, format_learning_set_from_imau1_t::classes, result::crisp, CRISP_CHOICE, format_learning_set_from_imau1_t::dataIattributs, format_learning_set_from_imau1_t::dataOmasque, data_output::equ_nb_cols, data_input::equ_nb_cols, data_output::equ_nb_rows, data_input::equ_nb_rows, format_learning_set_from_imau1_t::format_des_input, format_learning_set_from_imau1_t::format_des_output, format_imau1_classifier_crisp_output_calc(), format_imau1_classifier_crisp_output_init(), format_imau1_classifier_input_calc(), format_imau1_classifier_input_init(), reference_set::input_ref, une_classe::label, format_learning_set_from_imau1_t::masque_ima, format_learning_set_from_imau1_t::masque_rea, format_learning_set_from_imau1_t::nb_att, data_input::nb_attr, data_output::nb_class, une_classe::nb_pts, data_output::nb_pts, data_input::nb_pts, NO_ERROR_FORMAT_LSFI1, reference_set::output_ref, and data_output::type.
param* format_learning_set_from_imau1_lect | ( | format_learning_set_from_imau1_t * | desc_format, | |
param * | ptp, | |||
char * | debq | |||
) |
Lors de la lecture, le nombre d'attributs, le chemin des attributs et le chemin du masque sont demandés. De plus, il est nécessaire de savoir si les attributs et le masque ont les memes dimensions afin de choisir les images dans leur totalité (choix 0) ou la sélection d'une zone de pixels (choix 1) lors de l'appel de format_imau1_classifier_input_lect.
desc_format | pointeur sur le descripteur | |
ptp | pointeur sur paramètre courant déjà alloué (a lire), | |
debq | pointeur de chaîne de caractères placée en debut de question |
Definition at line 96 of file lformat_learning_set_from_imau1.c.
References format_learning_set_from_imau1_t::att_rea, format_learning_set_from_imau1_t::format_des_input, format_learning_set_from_imau1_t::format_des_output, format_imau1_classifier_crisp_output_lect(), format_imau1_classifier_input_lect(), format_learning_set_from_imau1_t::masque_rea, and format_learning_set_from_imau1_t::nb_att.