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【图像分割】基于 K-means 聚类算法实现图像区域分割matlab代码.zip
【图像分割】基于 K-means 聚类算法实现图像区域分割matlab代码.zip
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智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真
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图像分割基于matlab K-means聚类算法图像分割【含Matlab源码 1476期】.zip完整
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CSDN海神之光上传的代码均可运行,亲测可用,直接替换数据即可,适合小白; 1、代码压缩包内容 主函数:kmeans_1.m; 调用函数:其他m文件;无需运行 运行结果效果图; 2、代码运行版本 Matlab 2019b;若运行有误,根据提示修改;若不会,私信博主; 3、运行操作步骤 步骤一:将所有文件放到Matlab的当前文件夹中; 步骤二:双击打开kmeans_1.m文件; 步骤三:
Kmean_图像分割,kmeans图像分割,matlab
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基于K-means聚类算法的图像分割 算法的基本原理: 基于K-means聚类算法的图像分割以图像中的像素为数据点,按照指定的簇数进行聚类,然后将每个像素点以其对应的聚类中心替代,重构该图像。 算法步骤: ①随机选取K个初始聚类中心; ②计算每个样本到各聚类中心的距离,同时将每个样本归到与其距离最近的聚类中心; ③对每个簇,以所有样本的均值作为该簇新的聚类中心; ④重复第②~③步,直到聚类中心不
基于K-means算法的图像分割(matlab)
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基于K-means聚类算法的图像分割(MATLAB实现),如有需要,请下载!!
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基于Kmeans聚类的图像分割算法,适合初学者学习。分较少
Matlab数字图像处理k-means处理代码
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数字图像处理的k-means算法实现,能够完全把图像分割为k个聚点,进而把图片分为k中不同的颜色,比如:k=2,图像包含两种颜色(黑,白);k=3,图像包含两种颜色(黑白灰),等等。随着k值越大,图像越来越靠近原图色彩。
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基于K-means的图像分割程序,可以实现灰度图像分割
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基于 K-means 聚类算法的图像区域分割,首先从数据样本种选取K个点作为初始聚类中心,其次计算各个样本到聚类的距离,把样本归到离它最近的那个聚类中心所在的累,计算新形成的每个聚类的数据对象的平均值来得到新的聚类中心,最后重复以上步骤,直到相邻两次的聚类中心没有任何变化,说明样本调增结束,仿真代码亲测可用,有很高的参考价值
(带注释)基于K-means聚类算法的图像区域分割.zip
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(带注释)基于K-means聚类算法的图像区域分割.zip,MATLAB实现,详情可以参考:https://blog.csdn.net/didi_ya/article/details/115376184
基于 K-means 聚类算法的图像区域分割
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点击main.m即可运行出结果,算法纯手打,没有利用任何工具箱,极具参考价值
k-means聚类算法实现matlab.zip
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matlab实现k均值聚类算法,以1000个五组随机样本为例,绘制出聚类中心点并分类,可计算出聚类精度和NMI指标结果。
基于 K-means 聚类算法的图像区域分割附matlab代码+仿真结果和运行方法.zip
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亲测有效,内附图片,可实现图片文件读取,自动选取聚类中心和聚类数,可改变T1,T2实现(彩色图和灰度图两组参数)
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