load('tiny_index.mat');
im=imread('images.png')
figure, imshow(im);
h = imellipse(gca);
addNewPositionCallback(h,@(p) title(mat2str(p,3)));
fcn = makeConstrainToRectFcn('imellipse',get(gca,'XLim'),get(gca,'YLim'));
setPositionConstraintFcn(h,fcn);
color = getColor(h);
object = getPosition(h);
obj= object([1 2]);
setColor(h,'yellow')
[x, y] = getpts(gca);
x=[x,y];
new=rgb2gray(im);
figure
imshow(new);
imhist(new)
I = imread('images.png');
imshow(I)
bw = im2bw(I, graythresh(I));
imshow(bw)
bw2 = imfill(bw, 'holes');
imshow(bw2)
L = bwlabel(bw2);
imshow(L == 23)
title('Object 23')
Inp=rgb2gray(I);
subplot(2,1,1);
imhist(Inp)
title('originalimage''s color histogram')
grayImg=mat2gray(L);
subplot(2,1,2);
imhist(grayImg)
title('object''scolor histogram')
f(x)=log(imhist(Inp))-log(imhist(grayImg));
i=1; beta=0.5;
s(x)= imgaussfilt(f(x),i);
g(x)=1./(1+beta.*abs(gradient(s(x))).^2);
F=integral(f(x),int(S),0);
G=2*3.14159.*X(S);
E(S)=sum(F,G);
if u(x)<0
u(x)=0;
else if u(x)>=0 && u(x)<=1
u(x)=u(x);
else
u(x)=1;
end
end
cvx_begin
options = optimoptions('fminunc','Algorithm','trust-region','GradObj','on');
[u, ~] = fmincon(@rosenbrock,[-1,2],options);
cvx_end
diff(g.*(gradient(u)./abs(gradient(u))))-f-0;
lambda=[1;0.5;0.3;1.5;0.6;1;1.8;2;0.2;0.16;1.4;2];
cvx_begin
variable u(x)
options = optimoptions('fmincon','Algorithm','interior-point','MaxIter',1500);
[x,~] = fmincon(@areaConstraint,[0,0],[],[],[],[],[0,0],[1,0],@unitdisk,options);
cvx_end
diff(g.*(gradient(u)./abs(gradient(u)))-f-2.*lambda(1).*(int(u)-c./integral()))=0;
cvx_begin
variable u0(n)
variable v(n)
u=argmin (1./2).*norm(v-u0,2).^2;
subject to
le(v(x)-1,0)
le(-v(x),0)
norm(v,1)-c-0;
cvx_end
im(:,:,1) =
Columns 1 through 15
0 2 26 53 53 76 83 73 87 87 87 86 86 86 86
32 112 161 184 186 212 213 194 204 204 204 204 204 205 205
76 188 225 215 203 225 223 205 205 205 206 206 207 208 208
86 207 224 197 186 204 204 195 208 209 209 211 212 213 214
105 229 244 232 232 239 232 218 226 227 229 230 233 234 236
116 233 244 244 245 244 237 218 223 224 226 228 231 233 235
109 223 230 226 224 233 243 226 215 216 218 221 224 227 230
115 232 239 230 218 231 250 227 236 237 239 243 246 249 252
96 241 244 228 239 242 238 240 245 246 248 250 253 255 255
100 244 247 229 242 243 241 244 245 246 248 250 252 255 255
105 250 251 234 246 248 245 249 246 247 248 250 252 254 255
110 254 255 238 250 252 250 254 250 250 251 252 253 254 255
113 255 255 241 252 255 253 255 252 252 252 253 253 254 254
115 255 255 242 253 255 254 255 253 253 253 253 252 252 252
114 255 255 241 253 255 253 255 255 255 254 254 253 252 252
114 255 255 240 252 254 252 255 255 255 254 254 253 252 251
121 243 250 247 247 245 253 255 247 250 255 255 255 255 255
119 243 252 251 251 249 253 255 249 251 254 255 255 255 255
116 242 255 255 255 253 254 255 250 253 255 255 255 255 255
114 243 255 255 255 255 255 253 252 254 254 253 255 254 253
114 242 255 255 255 255 254 253 255 254 253 252 251 252 251
114 241 255 255 255 251 252 253 255 255 252 250 248 249 250
116 240 251 251 251 247 250 253 255 255 251 247 245 247 248
117 240 249 247 246 243 249 252 255 255 252 247 245 246 247
106 255 250 250 255 244 255 255 248 255 255 255 249 244 250
107 255 250 249 255 245 255 255 248 255 255 255 250 245 250
109 255 250 250 255 245 255 255 250 255 255 255 250 247 252
110 255 251 249 255 243 255 255 251 254 255 255 249 249 251
111 255 252 250 255 242 255 255 252 254 255 253 251 249 252
113 255 254 250 255 242 253 255 255 254 254 253 252 252 253
114 255 253 250 255 241 253 255 255 255 252 250 252 253 253
115 255 254 251 255 241 253 255 255 253 250 251 253 254 252
108 255 250 250 255 244 255 255 250 252 254 255 255 254 250
109 255 250 249 255 243 255 255 251 251 251 251 251 249 248
109 255 250 250 255 243 255 255 251 250 247 245 244 245 248
108 255 251 250 255 243 255 255 255 253 248 245 245 247 251
109 255 250 249 255 243 255 255 255 255 252 249 249 251 255
108 255 250 250 255 243 255 255 255 255 255 255 254 254 255
109 255 251 248 255 244 255 255 253 255 255 255 255 253 250
109 255 250 249 255 243 255 255 247 250 253 254 255 251 247
114 248 252 249 255 252 236 254 255 255 255 255 255 253 251
114 246 251 247 255 251 237 255 255 255 255 253 252 250 248
111 237 252 243 255 252 243 255 254 252 252 251 249 249 247
100 220 247 237 255 253 247 255 253 254 252 251 250 249 250
77 194 236 227 252 252 247 255 255 254 255 255 255 255 254
46 161 223 217 247 250 246 255 255 255 255 255 255 255 255
17 132 208 209 245 248 243 250 252 251 252 253 254 254 255
0 114 201 203 243 246 242 246 247 248 248 249 250 252 253
8 113 201 214 209 230 253 254 255 255 255 255 255 255 255
1 84 171 209 213 220 232 238 251 250 249 250 250 251 252
0 46 134 203 219 204 210 230 239 239 241 241 242 242 243
0 17 101 191 217 195 200 236 226 228 231 235 237 237 238
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5 3 26 90 151 182 195 205 198 201 207 210 211 208 203
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0 0 4 6 11 32 65 90 136 141 147 151 149 140 129
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19 17 15 13 15 23 33 40 64 79 96 99 91 80 75
18 16 14 16 21 26 29 29 28 32 37 42 41 37 30
21 20 18 20 24 27 26 25 23 24 23 22 21 16 13
26 26 27 24 23 24 27 29 39 45 49 39 25 15 14
19 25 29 27 23 28 37 48 58 67 74 66 47 28 19
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17 36 41 42 57 69 76 86 91 95 104 112 117 118 117
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20 39 44 41 53 64 68 76 74 75 80 86 95 103 109
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1 29 43 44 50 50 49 54 54 62 72 81 87 96 107
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25 57 77 81 87 84 76 77 69 73 81 82 84 87 93
18 59 85 72 75 84 74 82 74 72 68 67 69 73 79
10 48 83 74 71 78 72 75 71 70 66 65 66 70 74
6 37 81 79 66 72 70 67 66 65 63 62 62 65 67
4 29 77 83 67 71 71 65 61 61 60 58 58 59 60
6 26 72 83 72 75 72 65 57 57 59 58 57 57 55
11 24 60 75 77 80 70 66 56 57 58 59 58 54 51
14 22 43 60 77 81 63 63 56 57 60 61 59 54 49
15 18 32 48 76 81 58 61 57 59 61 63 60 56 49
14 22 21 28 47 57 62 73 53 54 55 56 56 58 59
11 21 21 23 33 39 50 68 59 59 58 58 56 55 55
4 21 22 17 17 20 33 54 60 58 57 53 52 49 47
0 15 16 13 13 12 16 31 45 44 42 41 39 37 37
0 9 9 11 20 16 10 15 23 24 25 25 26 28 27
0 9 7 11 23 23 16 19 16 17 18 19 22 22 24
4 12 10 11 20 23 28 41 26 26 27 27 25 26 26
7 18 16 9 14 22 39 63 40 39 37 36 33 30 29
0 2 11 16 18 22 28 34 43 41 38 36 36 39 43
0 3 10 15 17 20 27 33 43 41 38 37 37 39 43
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3 3 4 4 4 5 5 5 41 44 47 50 49 46 42
3 3 3 4 4 4 5 5 26 32 40 47 50 48 44
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2 2 2 3 3 3 4 4 5 7 11 17 27 38 48
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1 1 2 2 2 3 3 3 6 4 2 2 5 10 15
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11 4 3 3 1 4 13 12 14 3 1 11 14 4 2
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4 5 6 9 13 15 13 14 0 11 13 0 0 15 11
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12 49 56 36 31 37 35 34 4 4 14 17 0 0 42
38 76 68 27 21 39 54 63 42 31 2 0 8 74 132
24 89 76 61 45 47 43 29 68 52 47 78 129 163 164
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36 109 101 105 102 87 92 121 125 145 170 180 180 175 176
28 136 134 113 112 122 141 168 179 177 176 176 180 184 185
48 157 150 127 138 167 185 201 192 197 200 198 193 192 195
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80 176 186 185 184 190 192 196 199 199 199 199 199 199 200
87 180 190 189 189 192 194 198 199 199 198 198 198 198 197
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Columns 166 through 180
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Columns 226 through 240
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Columns 241 through 244
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Columns 16 through 30
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Columns 76 through 90
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Columns 91 through 105
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Columns 181 through 195
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Columns 211 through 225
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Columns 226 through 240
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Columns 241 through 244
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Columns 61 through 75
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Columns 91 through 105
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Columns 106 through 120
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Columns 121 through 135
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Columns 136 through 150
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Columns 151 through 165
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Columns 166 through 180
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Columns 196 through 210
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Columns 211 through 225
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Columns 226 through 240
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7 7 6 7 6 8 6 7 7 6 7 8 7 8 8
3 4 4 4 4 4 3 4 4 3 5 6 5 6 6
0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 2 2 3 2 3
0 10 13 4 1 6 13 15 6 0 0 6 13 17 18
3 3 8 11 8 0 0 9 12 15 15 13 16 25 32
13 6 3 0 0 0 0 15 14 8 4 2 11 28 41
12 1 0 0 0 7 15 20 11 0 0 6 19 29 34
0 0 0 6 19 20 15 10 9 12 21 28 30 26 21
0 1 10 18 21 18 15 1 7 16 18 16 13 13 16
10 19 19 10 6 11 18 5 5 5 0 0 0 3 10
24 17 8 2 3 7 14 13 7 3 2 6 6 4 0
4 3 8 13 15 8 1 1 0 1 0 0 0 0 0
5 0 2 7 10 9 6 2 4 3 3 3 3 4 4
6 0 0 0 6 10 9 6 7 8 10 11 13 15 16
5 2 0 0 4 8 10 10 12 14 19 22 27 30 30
3 6 5 5 8 8 11 14 16 22 28 35 41 45 49
6 11 11 11 11 13 17 18 22 29 37 46 54 60 63
10 12 11 10 12 22 30 22 25 34 43 54 64 71 75
13 12 8 7 14 28 42 24 29 36 47 59 68 77 81
5 9 15 21 28 35 37 44 43 46 48 51 53 55 56
7 10 18 23 29 32 34 40 42 44 49 54 58 60 62
9 15 24 30 31 30 28 34 36 42 49 58 65 71 73
14 22 28 33 32 28 25 31 34 43 52 64 72 81 85
18 26 31 33 32 25 22 30 34 43 54 67 79 88 92
26 28 32 33 30 26 24 33 38 47 59 70 83 92 97
30 30 31 30 29 27 25 39 43 51 62 73 85 93 97
34 32 29 28 28 28 27 42 47 55 64 74 84 92 95
30 29 24 18 19 25 31 35 42 50 57 65 76 92 102
32 31 28 23 25 31 37 35 41 49 56 64 76 92 101
30 31 28 27 28 36 44 34 41 49 56 63 75 91 101
26 29 27 26 29 37 44 33 40 48 55 63 74 90 100
23 24 22 21 24 32 39 32 39 47 54 62 74 89 99
23 23 20 20 20 28 36 31 38 46 53 61 73 89 98
30 28 24 20 22 28 34 31 37 45 52 60 72 88 97
34 34 29 24 24 30 35 30 37 45 52 60 72 87 97
27 26 26 25 24 24 24 29 32 38 44 54 60 67 70
26 25 25 23 23 24 23 32 33 36 41 46 51 53 56
23 24 23 23 22 21 20 32 33 34 33 34 33 34 34
22 22 20 20 19 19 18 31 31 27 24 21 16 15 13
17 19 18 17 16 18 16 27 25 20 16 9 4 1 0
16 17 15 15 15 14 15 17 15 13 8 4 0 0 0
15 13 14 14 13 13 13 8 8 6 4 2 1 0 0
13 12 12 12 12 13 13 2 2 2 1 2 0 1 1
17 14 12 9 6 5 4 0 0 0 0 1 1 1 1
11 9 8 5 3 2 1 3 3 3 4 4 5 5 5
7 6 4 2 1 0 0 5 5 6 6 6 7 7 7
6 6 4 3 3 1 1 8 8 8 8 9 9 9 10
8 9 7 8 7 6 7 7 7 8 8 8 9 9 9
9 10 9 10 11 10 11 7 7 7 8 8 8 9 9
7 6 8 8 8 9 10 4 4 4 5 5 6 6 6
3 3 5 6 6 8 8 4 4 4 5 5 6 6 6
9 11 14 13 10 3 1 9 9 8 7 5 6 5 5
8 11 7 3 4 7 10 9 8 8 7 7 4 5 5
6 8 8 2 2 6 12 9 9 9 8 7 6 6 4
2 4 6 8 7 7 5 8 9 8 8 6 6 5 6
6 0 0 7 9 10 8 10 8 8 8 8 7 6 6
15 4 0 0 5 12 17 9 10 10 8 7 8 7 6
20 24 15 2 0 6 17 11 10 9 9 7 7 6 7
22 44 41 15 0 0 8 10 10 9 8 8 7 6 6
0 23 42 24 6 0 0 0 1 7 8 5 5 12 19
4 0 2 6 7 10 6 3 8 13 16 15 14 15 16
7 0 10 33 38 21 4 5 5 6 8 11 10 5 1
19 44 62 79 61 23 4 15 7 0 0 4 6 2 0
78 70 50 37 21 16 29 28 17 5 0 4 8 8 6
44 22 21 33 40 49 64 21 14 5 0 0 3 6 6
22 35 67 68 36 10 0 5 7 9 7 3 1 1 2
18 56 80 42 0 5 28 0 9 20 22 16 8 4 5
117 105 0 0 4 12 1 8 26 65 90 69 22 0 0
128 54 0 4 15 11 15 11 27 59 82 63 19 0 0
52 8 0 17 17 0 4 15 26 52 66 49 16 0 4
15 29 19 10 1 0 3 18 25 41 50 36 10 0 7
14 45 14 6 0 5 0 18 24 31 33 22 6 3 8
0 24 1 11 3 9 2 16 20 23 20 12 4 3 6
2 11 0 5 3 6 27 13 15 18 12 6 3 1 3
0 0 5 9 15 0 21 10 14 14 9 4 2 1 0
13 32 25 18 29 16 0 23 22 20 16 12 10 7 7
0 4 26 27 21 7 1 18 16 15 11 8 6 3 1
3 3 23 24 25 17 4 14 13 12 10 6 4 1 1
1 6 27 19 18 13 6 3 2 2 0 0 0 0 0
3 11 54 51 25 12 27 9 9 9 8 6 5 3 4
9 13 43 58 44 17 16 12 11 12 10 10 9 8 9
1 1 2 22 32 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Columns 241 through 244
5 3 13 0
14 9 22 2
14 12 22 4
5 2 13 0
1 0 10 0
4 1 12 0
8 3 16 0
5 3 14 0
0 1 18 0
0 1 18 0
0 1 18 0
0 1 18 0
0 1 18 0
0 1 18 0
0 1 18 0
0 1 18 0
0 4 10 3
0 6 10 3
0 5 11 4
0 7 10 4
0 6 12 4
0 8 11 6
0 10 13 5
0 10 13 5
0 5 14 2
0 4 15 2
0 6 14 2
0 5 15 1
0 5 14 2
0 4 15 3
1 5 14 2
0 5 16 2
6 6 6 5
6 5 5 5
5 5 4 4
4 4 4 3
3 3 3 2
2 2 2 1
1 1 1 1
1 1 1 0
5 4 4 4
4 4 4 3
4 4 4 3
4 3 3 3
3 3 3 2
3 2 2 2
2 2 2 1
2 2 2 1
4 3 0 0
6 4 1 0
8 5 2 0
4 2 0 0
1 0 0 0
3 0 0 0
7 7 3 2
13 11 9 6
7 7 7 9
5 5 5 7
2 2 2 4
0 0 0 2
0 0 0 1
0 0 1 3
2 3 3 5
4 4 5 6
0 3 10 1
0 4 10 4
0 3 7 5
4 2 5 9
9 2 2 10
14 0 0 12
17 0 0 13
18 0 0 13
0 16 6 25
3 9 2 24
12 0 0 24
25 0 0 24
30 0 5 23
24 0 13 14
9 0 17 1
0 0 18 0
4 5 4 4
5 4 4 4
4 4 5 5
4 3 3 4
2 3 4 4
3 4 5 4
4 3 4 3
3 3 3 4
0 1 3 4
1 1 4 3
0 1 3 4
1 3 4 3
1 2 3 5
2 2 3 5
2 3 4 4
3 3 4 5
6 4 20 1
4 4 18 0
2 0 15 0
2 0 12 0
8 5 14 0
25 18 27 2
47 40 43 16
64 55 57 26
76 80 73 30
91 93 88 42
103 105 97 50
103 105 98 49
99 101 94 46
92 94 86 39
74 77 72 25
56 60 54 10
22 19 13 9
16 14 9 7
6 5 5 4
0 0 0 3
0 0 0 2
0 0 3 6
0 1 6 9
1 3 8 13
7 6 3 0
2 5 5 0
0 3 2 0
11 8 4 1
12 6 6 10
0 0 3 5
0 13 26 9
5 50 63 30
39 23 21 10
38 19 18 7
32 13 13 2
27 9 8 0
25 7 6 0
24 6 7 0
27 9 7 0
28 9 9 1
11 0 16 0
21 6 24 0
36 20 37 7
52 37 50 19
65 49 61 29
74 56 70 36
77 59 73 40
77 60 73 42
88 102 107 41
90 104 114 46
95 111 127 51
101 121 147 61
113 132 170 73
123 145 191 86
133 157 210 97
138 162 220 103
121 168 241 111
129 174 241 113
137 176 233 109
135 171 212 98
125 154 183 78
110 134 151 54
98 120 127 40
91 112 115 33
84 56 57 15
68 43 44 6
45 22 26 0
26 4 13 0
17 0 9 0
12 0 8 0
11 0 9 0
12 0 8 0
19 2 2 0
19 2 2 0
19 2 2 0
19 2 2 0
19 2 2 0
19 2 2 0
19 2 2 0
19 2 2 0
14 0 2 0
14 0 3 0
14 0 3 0
14 0 3 0
17 0 3 0
17 1 3 0
16 1 3 0
16 1 3 0
1 8 12 7
6 15 15 11
10 18 18 12
8 14 15 9
1 6 8 1
0 3 4 0
0 5 6 1
2 10 11 7
0 7 8 2
0 7 8 2
0 7 9 2
1 8 9 3
1 8 10 3
2 8 10 4
2 9 10 4
2 9 11 4
4 4 7 8
3 3 5 6
2 2 5 6
4 5 6 8
6 7 10 10
6 7 8 10
0 3 3 4
Expected one output from a curly brace or dot indexing expression, but there were 0 results.
Error in imroi/addNewPositionCallback (line 164)
id = obj.api.addNewPositionCallback(fun);
Error in main (line 15)
addNewPositionCallback(h,@(p) title(mat2str(p,3)));
diff(g.*(gradient(u)./abs(gradient(u)))-f-2.*lambda(1).*(int(u)-c./integral()))=0;
u=u0;
v=0;
g0=0;
g1=0;
Dc=c-norm(u0);
x1=min(u0(x)<1);
x2=min(u0(x)<0);
while Dc>0
D1=1-u0(x1)+v;
D2=-u0(x2)+v;
if D1>D2
v=v-min(D2,Dc./x2-x1);
Dc=Dc-min((x2-x1).*D2,Dc);
x2=min((u0(x)-v)<1);
else
v=v-min(D2,Dc./x2-x1);
Dc=Dc-min((x2-x1).*D1,Dc);
x1=min((u0(x)-v)<1);
end
end
u(x)-u0(x)+g1(x)-g0(x)+v-0;
intersect(le(u(x),1),ge(g1(x),0))
intersect(ge(u(x),0),ge(g0(x),0))
union(g1(x)-0,u(x)-1);
union(g0(x)-0, u(x)-0);
norm(u,1)=c;
cvx_begin
variable u(x)
variable m(n)
m=integral(x.*u)./integral(u);
options = optimoptions('fmincon','Algorithm','interior-point','MaxIter',1500);
[x,~] = fmincon(@centroidConstraint,[0.25,0.25],[],[],[],[],[0,0],[1,0],@constraintFun,options);
cvx_end
for i=2:d
diff(g.*(gradient(u)./abs(gradient(u)))-f-2.*lambda(i).*int((m(i)-x(i)).*u.*(m(i)-x(i))))=0;
end
cvx_begin
s=argmin(norm(z,1));
subject to
for i=1:26
l1=int((m(i)-x(i)).*u)-0;
M=int((m(i)-x(i)).*z)+ l1;
end
cvx_end
cvx_begin
variable x(n)
variable u(n)
variable m(n)
variable A(i,j)
A=integral(norm(x-m,2).*u)./integral(u);
m=integral(x.*u)./integral(u);
options = optimoptions('fmincon','Algorithm','interior-point','MaxIter',1500);
[x,fval] = fmincon(@covarianceobjFun,[0.25,0.25],[],[],[],[],[0,0],[1,0],@covarianceconFun,options);
cvx_end
- 2. problem formulation: The problem of segmentation of a given image is considered.
# 4.optimization tools that are used to solve this optimization problem are
- 5. Conclusion and analysis: In conclusion, occurance of Inf's and NaN's was frequent, As a result, Ihave been able to reproduce some of results reported in the original paper. through writing the algorithm, I have tried make the algorithm beave as described by authers. one of drawbacks of proposed solution is that I couldnot connect dataset and minimization problems
- 6. list of sorce files and functions necessary for implementation: many functions have been created to implement this algorithm : rosenbrock,areaConstraint,unitdisk,centroidConstraint,constraintFun,