MinTree is, indeed, a MaxTree

MinTree.py

@@ -18,23 +18,28 @@ class MinTree(ComponentTree):
 
     def construct(self, value=0):
         if self.component is None:
-            # Then self is groot
-            self.component = img != None
+            # Then self is groot, set filter to true
+            self.component = self.data != None
 
-        filter = img * self> value
+            # Donc, tout le monde à le même pointeur sur data. Ensuite il faut
+            # utiliser component (agit comme un filtre) sur cette data pour
+            # obtenir le réel CC. Donc appliquer le test de treshold sur cette
+            # donnée, labéliser les cluster et créer des enfants itérativement
+
+        filter = self.data * self.component > value
         labels_array, num_features = label(filter)
 
         for i in range(num_features):
             child = MinTree(self, self.data)
             child.component = labels_array == i + 1
-            child.construct(img, self.value + 1)
+            child.construct(value + 1)
             self.children.append(child)
 
-
 def main():
     img = cv2.imread('./img/lena.ppm', 0)
     t = MinTree(data=img)
     t.construct()
+    print("Done")
 
 if __name__ == "__main__":
     main()