#include "format_learning_set_from_imau1.h"
#include "image.h"
#include "proto2D.h"
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
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Functions | |
Opérateur | |
L'opérateur format_learning_set_from_imau1 permet de créer une structure de données de type learning_set à partir d'attributs de type imau1 et d'un masque de type imau1.
Lors de la lecture, il est possible que les attributs entre eux et le masque n'aient pas les memes dimensions. C'est pourquoi, l'opérateur format_imau1_classifier_input est appelé afin de sélectionner des zones de pixels (optionnel mais utile dans le cas ou les images n'ont pas les memes dimensions). Lors de cette sélection, les zones doivent avoir les memes dimensions. L'initialisation détermine automatiquement les labels et le nombre de points par label. C'est dans l'init qu'il est demandé la classe à séparer (automatiquement il est proposé le label avec le plus grand nombre points mais il est possible de modifier ce choix).
Le descripteur stocke temporairement les attributs sous leur forme initiale (image imau1) ainsi que les structures associées (read_ima_t). Mais elles sont libérées dans l'init. | |
param * | format_learning_set_from_imau1_lect (format_learning_set_from_imau1_t *desc_format, param *ptp, char *debq) |
int | format_learning_set_from_imau1_init (format_learning_set_from_imau1_t *desc_format, const int LABEL_FOND, learning_set *learn) |
int | format_learning_set_from_imau1_calc (format_learning_set_from_imau1_t *desc_format, learning_set *learn) |
int | format_learning_set_from_imau1_ferm (format_learning_set_from_imau1_t *desc_format, learning_set learn) |
formatage d'un ensemble de sortie à partir d'images | |
Cet ensemble de fonctions permet de formater une structure de sortie d'un classifieur data_output nette à partir d'une image de type imau1. Cette opérateur est notamment utilisé pour créer une structure de données data_output. Typiquement, elles peuvent etre utilisées pour formater un masque (d'apprentissage ou de vérité).
Elles ont été initialement créées pour etre appelée par l'opérateur format_learning_set_from_imau1 qui crée une structure d'apprentissage learning_set par assemblage d'une data input et d'une data output nette.
Cet ensemble de fonctions est formaté comme un opérateur et est basé sur l'opérateur format_imau1_classifier_input.
Pour l'utiliser, il est nécessaire de déclarer une structure data_output. Celle ci sera allouée dans le calc. | |
param * | format_imau1_classifier_crisp_output_lect (format_imau1_classifier_crisp_output_t *desc, param *ptp, char *debq) |
int | format_imau1_classifier_crisp_output_init (format_imau1_classifier_crisp_output_t *desc, imau1 image_u1, data_output *dataO) |
int | format_imau1_classifier_crisp_output_calc (format_imau1_classifier_crisp_output_t *desc, imau1 image_u1, data_output *dataO) |
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.
Referenced by format_learning_set_from_imau1_init().
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.
Referenced by format_learning_set_from_imau1_init().
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.
Referenced by format_learning_set_from_imau1_lect().
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.
int format_learning_set_from_imau1_ferm | ( | format_learning_set_from_imau1_t * | desc_format, | |
learning_set | learn | |||
) |
Definition at line 560 of file lformat_learning_set_from_imau1.c.
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.
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.