taralino

Einfärbung

Da wir das Ergebnis des k-Means-Algorithmus verwenden wollen, um das Originalbild zu komprimieren, sollten die Pixel der einzelnen Cluster entsprechend geeignet eingefärbt werden. Hierzu wählen wir folgende Strategie:

Alle Pixel eines Clusters werden in derselben Farbe dargestellt. Nämlich in der Farbe, die sich als Mittelwert aus den Farben der Pixel des Clusters im Originalbild ergibt.

Es wird also eine spezifische Farbpalette unter Berücksichtigung des Ergebnisses der Clusteranalyse erstellt. Wie die Farbpalette bestimmt werden kann, zeigt das folgende Beispiel.

Beispiel

Es wird eine Bildsegmentierung unter Verwendung von vier Clustern durchgeführt. Alle Pixel eines Clusters werden anschließend in einer geeigneten Farbe dargestellt.

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
  <meta charset="utf-8">
  <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
  <script src="taralino.js"></script>
</head>
<body>
<script>

// Parameter
var k = 4;

// Beispielbild auslesen und darstellen
var M = Picture.example();
var m = M.length;
var n = M[0].length;
Picture.draw(M, {zoom:4});

// Datensatz erstellen
var X = [];
for (var i = 0; i < m; i++) for (var j = 0; j < n; j++) {
  X.push([M[i][j][0], M[i][j][1], M[i][j][2]]);
};

// k-Means-Algorithmus anwenden
var T = ClusterAnalysis.kmeans(X, k);

// Farbpalette bestimmen
var color = [];
for (var i = 0; i < k; i++) color.push([0,0,0]);
var h = [];
for (var j = 0; j < k; j++) h.push(0);
for (var i = 0; i < T.length; i++) {
  color[T[i]][0] = color[T[i]][0] + X[i][0];
  color[T[i]][1] = color[T[i]][1] + X[i][1];
  color[T[i]][2] = color[T[i]][2] + X[i][2];
  h[T[i]]++;
};
for (var i = 0; i < k; i++) if (h[i] != 0) {
  color[i][0] = color[i][0] / h[i];
  color[i][1] = color[i][1] / h[i];
  color[i][2] = color[i][2] / h[i];
};

// Ergebnis als farbiges Bild darstellen
for (var i = 0; i < m; i++) for (var j = 0; j < n; j++) {
  var r = i*n + j;
  M[i][j] = color[T[r]];
};
Picture.draw(M, {zoom:4});

</script>
</body>
</html>

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Aufgabe

Mache dich mit dem Quellcode des Beispiels zuvor vertraut. Verändere die Anzahl der Cluster und beobachte das Ergebnis. Hinweis: Je mehr Cluster gewählt werden, desto größer ist die Rechenzeit bei der Durchführung des k-Means-Algorithmus.

Quiz

Hast du dich mit der Aufgabe beschäftigt? Stimmen deine Beobachtungen mit deinen Erwartungen überein?

nein