2. Thuật toán COBWEB
ỨNG DỤNG THUẬT TOÁN K-MEANS PHÂN NHÓM MÀU ẢNH
Phân đoạn ảnh được hiểu thông thường là việc phân tách ảnh đầu vào thành các miền (các lớp đối tượng riêng rẽ) mỗi đối tượng được gọi là một ảnh con. Để phân biệt đối tượng này với đối tượng khác và tiện lợi cho các bước phân tích tiếp theo, mỗi đối tượng được gán một nhãn. Thực chất của phân đoạn ảnh là phép đối sánh mẫu. Mỗi ảnh con được phân tách chứa các thuộc tính riêng lẻ
Phân nhóm màu ảnh được ứng dụng rộng rải trong việc xử lý ảnh cho các lĩnh vực y khoa, nhận dạng, địa chất…
Sau đây là một ví dụ minh họa cho việc gom nhóm màu ảnh, dùng thuật toán K- Means, với ý tưởng như sau.
Đưa một ảnh màu bất kỳ về trạng thái ảnh màu gồm nhóm màu được định nghĩa trước hoặc là 3 nhóm màu là 3 tâm của 3 nhóm màu mà thuật toán K-Means tính toán
Cách chạy chương trình
Khởi động chương trình Hình 2
Các giá trị khởi trạo của chương trình:
Group1 gồm các giá trị màu sau : Red: 255 blue:255 green:255
Group2 gồm các giá trị màu sau : Red: 100 blue:100 green:100 Group3 gồm các giá trị màu sau : Red: 0 blue:0 green:0
Ta có thể chọn lại các thuộc tính màu cho các group 1,2,3 bằng cách click chuột vào vị trí màu ở khung ảnh, hay khung màu và chọn add group cho các group tương ứng
Hình 2
Sau khi đã chọ các thuộc tính như ý, click vào RUN ONE TIME để thực hiện thao tác tách màu, và động tác này chỉ thực hiện một lần với giá trị màu được chọn làm tâm, K-Means không tính lại tâm đến khi gom tụ. Hình 3
Để chương trình tính toán và đưa ra 3 nhóm với màu là tâm của các nhóm, ta click vào RUN, để chạy, ở động tác này, K-Means sẽ tính lại các giá trị tâm đến khi có được nhóm màu chính là khoảng cách tâm tính được, có độ sai số thỏa với giả định ban đầu.
Ở bước này, để hội tụ được đòi hỏi chương trình phải lập đi lập lại quá trình tính lại tâm, kết quả lâu hay chậm tùy thuộc vào giá trị input ban đầu.
Một số đoạn code cho chương trình