TP-traitement-audio-visuel/TP4/donnees.m
2023-06-22 20:47:16 +02:00

67 lines
1.5 KiB
Matlab
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clear;
close all;
couleurs_classes = [0 0.1250 1.0 ; 0.1750 1.0 0.2250 ; 1.0 1.0 0 ; 1.0 0.3750 0 ; 0.85 0 0 ; 0.5 0 0.3 ; 0.5 0.5 0.1 ; 0.5 0.5 0.1 ; 0.5 0.5 0.1 ; 0.5 0.5 0.1 ; 0.5 0.5 0.1];
% Dimensions de l'image :
nb_lignes = 100;
nb_colonnes = 100;
% Paramètres des lois normales :
mu_1 = 40;
sigma_1 = 18;
mu_2 = 100;
sigma_2 = 18;
mu_3 = 160;
sigma_3 = 18;
mu_4 = 220;
sigma_4 = 18;
% Premier segment (fond de l'image) :
I = mu_1+sigma_1*randn(nb_lignes,nb_colonnes);
I = max(0,I);
I = min(I,255);
k_exact = ones(nb_lignes,nb_colonnes);
% Deuxième segment (disque) :
for i = 1:nb_lignes
for j = 1:nb_colonnes
if (i-30)^2+(j-30)^2<600
I(i,j) = mu_2+sigma_2*randn;
k_exact(i,j) = 2;
end
end
end
% Troisième segment (carré) :
for i = 1:nb_lignes
for j = 1:nb_colonnes
if abs(i-60)<20 & abs(j-40)<20
I(i,j) = mu_3+sigma_3*randn;
k_exact(i,j) = 3;
end
end
end
% Quatrième segment (ellipse) :
for i = 1:nb_lignes
for j = 1:nb_colonnes
if (i-50)^2+5*(j-70)^2+3*(i-50)*(j-70)<32^2
I(i,j) = mu_4+sigma_4*randn;
k_exact(i,j) = 4;
end
end
end
% Affichage de l'image :
% figure('Name',['Segmentation par classification'], 'visible', 'off');
figure('Name',['Segmentation par classification']);
% set (gca,'Position',[0 0 1 1]);
imagesc(I);
% title('Image a segmenter');
colormap gray;
axis off;
axis equal;
% imwrite(rgb2gray(repmat(I, [1 1 3])), "saves/image_BW.png", 'png');
imwrite(uint8(I), "saves/image_BW.png")