Kmeans++算法对图像进行分割

Kmeans++算法对图像进行分割，机器视觉。

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%功能：演示Kmeans聚类算法在计算机视觉中的应用
%实现如何利用Kmeans聚类实现图像的分割；
%环境：Win7，Matlab2012b
%Modi: NUDT-VAP
%时间：2014-10-17
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function kmeans_demo1（）
clear;close all;clc;
%% 读取测试图像
im = imread（‘city.jpg‘）;
imshow（im） title（‘Iput image‘）;
%% 转换图像的颜色空间得到样本
cform = makecform（‘srgb2lab‘）;
lab = applycform（imcform）;
ab = double（lab（::2:3））;
nrows = size（lab1）; ncols = size（lab2）;
X = reshape（abnrows*ncols2）‘;
figure scatter（X（1:）‘X（2:）‘3‘filled‘）;  box on; %显示颜色空间转换后的二维样本空间分布
%print -dpdf 2D1.pdf
%% 对样本空间进行Kmeans聚类
k = 5; % 聚类个数
max_iter = 100; %最大迭代次数

[centroids labels] = run_kmeans（X k max_iter）; 

%% 显示聚类分割结果
figure scatter（X（1:）‘X（2:）‘3labels‘filled‘）; %显示二维样本空间聚类效果
hold on; scatter（centroids（1:）centroids（2:）60‘r‘‘filled‘）
hold on; scatter（centroids（1:）centroids（2:）30‘g‘‘filled‘）
box on; hold off;
%print -dpdf 2D2.pdf

pixel_labels = reshape（labelsnrowsncols）;
rgb_labels = label2rgb（pixel_labels）;
figure imshow（rgb_labels） title（‘Segmented Image‘）;
%print -dpdf Seg.pdf
end

function [centroids labels] = run_kmeans（X k max_iter）
% 该函数实现Kmeans聚类
% 输入参数：
%                   X为输入样本集，dxN
%                   k为聚类中心个数
%                   max_iter为kemans聚类的最大迭代的次数
% 输出参数：
%                   centroids为聚类中心 dxk
%                   labels为样本的类别标记

%% 采用K-means++算法初始化聚类中心
  centroids = X（:1+round（rand*（size（X2）-1）））;
  labels = ones（1size（X2））;
  for i = 2:k
        D = X-centroids（:labels）;
        D = cumsum（sqrt（dot（DD1）））;
        if D（end） == 0 centroids（:i:k） = X（:ones（1k-i+1））; return; end
        centroids（:i） = X（:find（rand < D/D（end）1））;
        [~labels] = max（bsxfun（@minus2*real（centroids‘*X）dot（centroidscentroids1）.‘））;
  end
  
%% 标准Kmeans算法
  for iter = 1:max_iter
        for i = 1:k l = labels==i; centroids（:i） = sum（X（:l）2）/sum（l）; end
        [~labels] = max（bsxfun（@minus2*real（centroids‘*X）dot（centroidscentroids1）.‘）[]1）;
  end
  
end

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件        2278  2016-07-07 13:29  kmeans_demo1.m
     文件      118067  2014-02-12 14:08  city.jpg