ee.Algorithms.Image.Segmentation.GMeans

Effectue un clustering G-Means sur l'image d'entrée. Applique de manière itérative les k-moyennes, suivies d'un test de normalité, pour déterminer automatiquement le nombre de clusters à utiliser. La sortie contient une bande "clusters" contenant l'ID entier du cluster auquel appartient chaque pixel. L'algorithme peut fonctionner sur une grille fixe de cellules non chevauchantes (gridSize, qui peut être plus petite qu'une tuile) ou sur des tuiles avec chevauchement (neighborhoodSize). Par défaut, les tuiles ne se chevauchent pas. Les clusters d'une cellule ou d'une vignette n'ont aucun rapport avec ceux d'une autre. Tout cluster qui s'étend sur une limite de cellule ou de tuile peut recevoir deux libellés différents dans les deux moitiés. Tous les pixels d'entrée avec des masques partiels sont entièrement masqués dans la sortie. Cet algorithme ne devrait fonctionner correctement que pour les images avec une plage dynamique étroite (c'est-à-dire des octets ou des shorts).

Voir : G. Hamerly et C. Elkan. "Learning the k in k-means". NIPS, 2003.

Utilisation	Renvoie
ee.Algorithms.Image.Segmentation.GMeans(image, numIterations, pValue, neighborhoodSize, gridSize, uniqueLabels)	Image

Argument	Type	Détails
image	Image	Image d'entrée pour le clustering.
numIterations	Entier, par défaut : 10	Nombre d'itérations. Valeur par défaut : 10.
pValue	Float, valeur par défaut : 50	Niveau de signification pour le test de normalité.
neighborhoodSize	Entier, valeur par défaut : 0	Taille du voisinage. Montant à étendre pour chaque tuile (chevauchement) lors du calcul des clusters. Cette option s'exclut mutuellement avec gridSize.
gridSize	Entier, valeur par défaut : null	Taille des cellules de la grille. Si la valeur est supérieure à 0, k-means sera exécuté indépendamment sur les cellules de cette taille. Cela a pour effet de limiter la taille de tout cluster à gridSize ou moins. Cette option s'exclut mutuellement avec "neighborhoodSize".
uniqueLabels	Booléen, valeur par défaut : true	Si la valeur est "true", des ID uniques sont attribués aux clusters. Sinon, ils se répètent par tuile ou cellule de grille.