k - means聚类

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库马拉斯Bhagwat 我2017年1月21日

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https://de.mathworks.com/matlabcentral/answers/321321-k-means-clustering

Kommentiert: 图像分析我2018年2月8日

我在做基于颜色分割使用kmeans集群。我使用内置的matlab的函数(kmeans)。我的输入图像对象和背景,我需要分割对象。我使用集群价值为2和重复集群3次。我面临的问题是,对于某些图像,k - means的输出是非常糟糕的第一次,但是当我尝试第二次分割它给我一个好结果。为什么会这样?是因为光线变化的形象吗?将原始图像、图像与错误的分割和图像分割

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图像分析我2017年1月22日

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https://de.mathworks.com/matlabcentral/answers/321321-k-means-clustering answer_251465

kmeans_color_segmentation.m

看到我的附加演示做kmeans RGB图像聚类:

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图像分析我2018年2月8日

对于hands1你应该索引= 76800 x 1, = 240,行和列= 320。你必须已经改变了的东西 ,但我很高兴你又恢复了它的工作。

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图像分析我2017年1月21日

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https://de.mathworks.com/matlabcentral/answers/321321-k-means-clustering answer_251403

很明显有不 2集群。有三个主要颜色:绿色、棕色和黑色。在代码中使用k = 3,应该改进。

更好的是,如果你知道你会在某些颜色像绿色,在HSV颜色空间的阈值。尝试的颜色阈值的应用程序选项卡上带的工具。

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库马拉斯Bhagwat 我2017年1月22日

这是代码:

我= rgb图像;第一个图片发布。

cform = makecform (“srgb2lab”);

lab_he = applycform(我cform);

ab =双(lab_he (:,: 2:3));

nrows =大小(ab, 1);

ncols =大小(ab, 2);

ab =重塑(ab nrows * ncols 2);

nColors = 2;

[cluster_idx, cluster_center] = kmeans (ab、nColors‘距离’,‘sqEuclidean’,……“复制”,3);

pixel_labels =重塑(cluster_idx、nrows ncols);

图();imshow (pixel_labels[]),标题(“图像标记的集群指数”);

执行这段代码后,我得到第一次的输出是第二个图片我之前已发布。但是如果我再次尝试执行整个代码我得到一个完美的分割图像(第三图像早些时候发布)。我的问题是为什么是这样?(有时它给坏分割虽然有时很好)。我知道k - means选择随机种子(对象,所以我可以得到1 0为背景,反之亦然,这可能会改变在每次运行)。但我认为,分割的部分应保持相同每运行(即对象和背景)。无论对象/背景是1或0。但在第二图像的算法给了叶和阴影对象。在第二次运行,得到完美的结果。