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基于k均值聚类的体积分割
L = imsegkmeans3(V,k)
[L,centers] = imsegkmeans3(V,k)
L = imsegkmeans3(V,k,Name,Value)
例子
l= imsegkmeans3 (V,k)段体积V成k通过执行k-means聚类并返回分段标记的输出l.
l= imsegkmeans3 (V,k)
l
V
k
[l,中心= imsegkmeans3(V,k)还返回聚类中心位置,中心.
[l,中心= imsegkmeans3(V,k)
中心
l= imsegkmeans3 (V,k,名称,值)使用名称-值对来控制k-means聚类算法的各个方面。
l= imsegkmeans3 (V,k,名称,值)
名称,值
全部折叠
加载一个三维灰度MRI体积,并显示它使用volshow.
volshow
负载mristackvolshow (mristack);
将卷划分为三个集群。
L = imsegkmeans3(mristack,3);
显示分段卷使用volshow.要探索分段卷的切片,请使用卷查看器应用程序。
图volshow (L);
卷到段,指定为大小的3-D灰度卷米——- - - - - -n——- - - - - -p或三维多光谱体积大小米——- - - - - -n——- - - - - -p——- - - - - -c,在那里p飞机的数量是多少c是通道数。
请注意
imsegkmeans3将2-D彩色图像视为3-D体积米——- - - - - -n3。如果你想要二维的行为,那么使用imsegkmeans函数。
imsegkmeans3
imsegkmeans
数据类型:单|int8|int16|uint8|uint16
单
int8
int16
uint8
uint16
要创建的集群数量,指定为正整数。
指定可选参数对为Name1 = Value1,…,以=家,在那里的名字参数名称和价值对应的值。名称-值参数必须出现在其他参数之后,但对的顺序无关紧要。
Name1 = Value1,…,以=家
的名字
价值
在R2021a之前,使用逗号分隔每个名称和值,并将其括起来的名字在报价。
例子:“NumAttempts”,5
“NumAttempts”,5
NormalizeInput
真正的
1
假
0
将输入数据归一化为零平均值和单位方差,指定为由逗号分隔的对组成“NormalizeInput”而且数字的或逻辑的1(真正的)或0(假).如果你指定真正的,然后imsegkmeans3分别规范化输入的每个通道。
“NormalizeInput”
NumAttempts
3.
使用新的初始聚类质心位置重复聚类过程的次数,指定为由逗号分隔的对组成“NumAttempts”一个正整数。
“NumAttempts”
MaxIterations
One hundred.
最大迭代次数,指定为由逗号分隔的对组成的“MaxIterations”一个正整数。
“MaxIterations”
阈值
1的军医
精度阈值,指定为由逗号分隔的对组成“阈值”一个正数。在连续迭代中,当每个聚类中心的移动小于阈值时,算法将停止。
“阈值”
标签矩阵,指定为正整数的矩阵。带有标签1的像素属于第一个聚类,标签2属于第二个聚类,以此类推k集群。l和体积的前三个维度是一样的V.这类人l取决于集群的数量。
“uint8”
K <= 255
“uint16”
256 <= k <= 65535
“uint32”
65536 <= k <= 2^32-1
“双”
2^32 <= k
簇的质心位置,作为大小的数值矩阵返回k——- - - - - -c,在那里k是集群的数量和c是通道数。中心和图像是同一个类吗我.
我
该函数产生可重复的结果。给定相同的输入参数,输出在多次运行中不会发生变化。
[1]亚瑟,大卫和谢尔盖·瓦西尔维茨基。k - means++:小心播种的优势在第十八届ACM-SIAM离散算法研讨会论文集1027 - 35。苏打水' 07。美国:工业与应用数学学会,2007。
在R2018b中引入
superpixels3
分水岭
lazysnapping
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