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xiyue6911

新蟲 (小有名氣)

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基于Kmeans的圖像聚類算法: 領(lǐng)取紅包 (小木蟲手機app專屬紅包)

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使用方法：直接在matlab中運行，但注意更改圖片路徑名；
主要分三步：
1，初始化聚類中心，我使用K等分點做的；
2，隨機性采樣，出于效率的考慮；
3，剩余點劃分，將未采集到的圖像剩余點劃分到簇類中。
clc;clear all;close all;
%% Kmeans聚類圖像
K = 4;
im = imread('penguin.jpg');
im = imresize(im,[321,321],'nearest');
[R c lmd] = size(im);
elenum = numel(im(:,:,1));
total = [1:elenum];%總體；
dt = 0.1;%聚類中心迭代閾值；
for i = 1:size(im,lmd) %Cij表示第i波段成像，第j個
min_c = min(min(im(:,:,i)));
max_c = max(max(im(:,:,i)));
for k = 1:K
      C(i,k) = min_c + k*((max_c - min_c)/(K + 1));
end
end
C = double(C);
C_orgi = C;%初始聚類中心；
%修改圖像的存儲模式
points(elenum) = struct('r',0,'g',0,'b',0,'cluster',0);
for i = 1:R
for j = 1:c
      points((j-1)*R + i).r = im(i,j,1);
      points((j-1)*R + i).g = im(i,j,2);
      points((j-1)*R + i).b = im(i,j,3);
      points((j-1)*R + i).cluster = 0;
end
end
smplrate = 1/10000;
smplseq = sort(randperm(elenum,ceil(elenum*smplrate)),'ascend');%隨機性采樣M*N個圖像樣本點
cluster(K,100) =  struct('r',1,'c',1,'data',points(1));%存儲簇類每行存儲該簇類的樣本點
counter(K) = 0;%記錄每個簇類的樣本點個數(shù)；
totalnum = 100;%聚類迭代最大次數(shù)；
for iteration = 1:totalnum
for i = smplseq
for j = 1:K
      ptvalue(1,1) = points(i).r;
      ptvalue(2,1) = points(i).g;
      ptvalue(3,1) = points(i).b;
      distclust(j) = norm(double(ptvalue) - double(C(:,j)));%存儲樣本點到聚類的距離；
end
clunum = find(distclust == min(distclust));%樣本點距離聚類中心最小的簇類編號；
points(i).cluster = clunum;%標記該樣本點類型；
counter(clunum) = counter(clunum) + 1;%樣本計數(shù)增加一個
cluster(clunum,counter(clunum)).r = mod(i,R);
cluster(clunum,counter(clunum)).c = floor(i/R)+1;
cluster(clunum,counter(clunum)).data = points(i);
end
%更新每個聚類中心的
for i = 1:K
sum = repmat(double(0),[3,1]);
for j = 1:counter(i)
      ptvalue(1,1) = cluster(i,j).data.r;
      ptvalue(2,1) = cluster(i,j).data.g;
      ptvalue(3,1) = cluster(i,j).data.b;
      sum = sum + double(ptvalue);
end
if  i == 1
      C_new = sum/counter(i);
else
      C_new = cat(2,C_new,sum/counter(i));
end
end
if norm(abs(C-C_new)) < dt
      break;
end
C = C_new;
end
% 參數(shù)顯示；
%disp('隨機樣本個數(shù)'),disp(size(smplseq,2));disp('初始聚類中心：');disp(C_orgi);disp('Kmeans 聚類新中心');disp(C);disp('聚類迭代次數(shù)');disp(iteration);
smpldiff = setdiff(total,smplseq);
for i = smpldiff
for j = 1:K
      ptvalue(1,1) = points(i).r;
      ptvalue(2,1) = points(i).g;
      ptvalue(3,1) = points(i).b;
      distclust(j) = norm(double(ptvalue) - double(C_new(:,j)));%存儲樣本點到聚類的距離；
end
clunum = find(distclust == min(distclust));%樣本點距離聚類中心最小的簇類編號；
points(i).cluster = clunum;%標記該樣本點類型；
counter(clunum) = counter(clunum) + 1;%樣本計數(shù)增加一個
cluster(clunum,counter(clunum)).r = mod(i,R);
cluster(clunum,counter(clunum)).c = floor(i/R)+1;
cluster(clunum,counter(clunum)).data = points(i);
end
clusmap = zeros(R,c);
count = 0;
for i = 1:numel(points)
r = mod((i-1),R)+1;
c = ceil(i/R);%一維索引轉(zhuǎn)換為二維索引，按列
if points(i).cluster~=0
      clusmap(c,r) = points(i).cluster;
      count = count + 1;
end
end
clusmap = clusmap';
stats = regionprops(clusmap);
imshow(clusmap,[]);

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1樓 2015-10-25 22:05:02

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wake_up

木蟲 (著名寫手)

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Matlab自帶的Kmeans支持并行計算，快

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8樓2015-10-26 13:13:19

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新蟲 (正式寫手)

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我當初看著Origin自己起碼會用用了，就夸大其詞的說，聽說Matlab更加高大上，我也要學(xué)，看著樓主天書般的帖子，我真想說，還好我只是說說而已…

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7樓2015-10-25 22:29:02

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xiyue6911

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8樓: Originally posted by wake_up at 2015-10-26 13:13:19
Matlab自帶的Kmeans支持并行計算，快

謝謝一會兒試一試

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9樓2015-10-26 14:47:27

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xiyue6911

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8樓: Originally posted by wake_up at 2015-10-26 13:13:19
Matlab自帶的Kmeans支持并行計算，快

%% Kmeans聚類圖像；
im = imread('penguin.jpg');
im = imresize(im,[256,256]);
im_new = size(im(:,:,1));
im_r = im(:,:,1);im_r = im_r(

;
im_g = im(:,:,2);im_g = im_g(

;
im_b = im(:,:,3);im_b = im_b(

;
datas = double([im_r im_g im_b]);
opts = statset('Display','final');
[idx,ctrs] = kmeans(datas,4,'Distance','sqEuclidean','Options',opts);
im_new = reshape(idx,[256 256]);

與我寫的滿足一樣的功能，使用matlab就是快，還是謝謝

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10樓2015-10-26 22:10:08

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zphpinganye

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11樓2018-03-13 12:45:31

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簡單回復(fù)

wang47640842樓

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云湖莎莎3樓

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土蛋要考研4樓

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nqqtmm5樓

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2188xinhiu6樓

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