Segmentation d'image avec les K-Means (Python / OpenCV vs. Scipy)

Описание: Application d'une méthode de clustering pour la segmentation d'image. Conversion d'une image (en tableau de pixels) en une matrice 2D individus (pixels) x variables (3 couleurs RGB). Mise en oeuvre de la méthode des K-Means. Labélisation des pixels à l'aide des groupes d'appartenance. Reconstitution de l'image avec les "codebooks" (vecteur des moyennes conditionnelles représentant chaque groupe) pour obtenir une représentation en bichromie, quadrichromie, ... , K-chromie. Traitements sous Python avec les librairies PIL, matplotlib et Scipy. Il n'a pas été nécessaire d'utiliser OpenCV.

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00:00 Principe de la segmentation d'image
02:40 Clustering de pixels pour la segmentation d'image
05:44 Utilisation de la librairie OpenCV - K-Means d'OpenCV
09:57 Jean-Paul Benzécri (Image originelle et en bichromie)
12:00 Importation de l'image et représentation
14:35 Réorganisation des données en tableau 2D (individus x variables)
17:23 K-Means (scipy) sur le tableau de pixels
19:16 Codebooks (barycentres conditionnellement aux groupes)
20:54 Associer chaque pixel son groupe d'appartenance
22:57 Remplacer les couleurs de pixels par les couleurs de leurs groupes
25:34 Réorganisation - Affichage de l'image modifiée