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my_GMM_FR.m
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clc; clear ; close all;
% Lecture de l'image dans un dossier particulier
[FileName,PathName] = uigetfile('*.jpg' );
I= double(imread([PathName '\' FileName]));
%% Initialisation des données
K = 4; % Nombre de groupe
[n,m,d] = size(I);
data = reshape(I, n*m,d); % Transformer I en une matrice 2D
%% Regroupement par mélange Gaussien:
gmm = fitgmdist(data, K,'Options',statset('MaxIter',1000));
%% Remplacer chaque pixel par la valeur du centre de son groupe
Postpp = posterior(gmm,data) ;
[~,mg] = max(Postpp,[],2);
% Première méthode
img_label=reshape(mg,n,m); % Transformer mg en [n,m]
im_res_1=label2rgb(img_label); % Transformer en RGB
imwrite(uint8(im_res_1), 'res_seg_mmg1.jpg');
figure('Name','Première méthode','NumberTitle','off');
subplot(121); imshow(uint8(I)); title('Image initiale ')
subplot(122); imshow(im_res_1); title([' K = ' num2str(K)])
% Deuxième méthode
mg = reshape(mg, n,m);
im_res_2 = I;
for i = 1:n
for j =1:m
im_res_2(i,j,:) = gmm.mu(mg(i,j),:);
end
end
imwrite(uint8(im_res_2), 'res_seg_mmg2.jpg');
figure('Name','Deuxième méthode','NumberTitle','off');
subplot(121); imshow(uint8(I)); title('Image initiale')
subplot(122); imshow(uint8(im_res_2)); title([' K = ' num2str(K)])