基於k-均值聚類的影象分割

聚類分析 MATLAB · 發表 2018-11-26 16:25:04

摘要： 1.知識儲備 1.0 window系統截圖（當前視窗） Alt + PrintScreen 1.1 Matlab中 K-means聚類函式 [Idx,Ctrs,SumD,D] = kmeans(X,K,'Replicates',3,'...

1.知識儲備

1.0 window系統截圖（當前視窗）

Alt + PrintScreen

1.1 Matlab中 K-means聚類函式

[Idx,Ctrs,SumD,D] = kmeans(X,K,'Replicates',3,'Options',opts);
%呼叫Kmeans函式
%X N*P的資料矩陣
% K:聚類數目
%Idx N*1的向量,儲存的是每個點的聚類標號
%Ctrs K*P的矩陣,儲存的是K個聚類質心位置
%SumD 1*K的和向量,儲存的是類間所有點與該類質心點距離之和
%D N*K的矩陣，儲存的是每個點與所有質心的距離;
 
[Idx,Ctrs,SumD,D] = kmeans(X,K,'Replicates',3,'Options',opts);

1.2註釋

在MATLAB中可以在行首部加%來進行註釋，加%%+空格來進行劃分不同的程式段。

但在進行多行註釋時，針對單行進行操作過於麻煩，可以利用快捷鍵進行多行註釋。

可以先選中需要註釋的行，然後按“ctrl+R”進行註釋，

如果要取消多行註釋，則在選中的基礎上，按“ctrl+T”。

1.3 matlab判斷資料的型別

用class(var)指令獲取矩陣型別

1.4 matlab讀取.mat檔案matlab將struct和cell轉換成matrices

之前將陣列或者矩陣儲存為一個mat格式的檔案，在進行load命令讀取時：

bank = load('filterBank.mat');

得到的bank是struct型別的資料，而想要的是一個矩陣或者陣列。

將命令：

bank = load('filterBank.mat');

改寫為：

bank = cell2mat(struct2cell(load('filterBank.mat')));

得到的bank即為矩陣。

1.5matlab清空控制檯

命令語句： clc

1.6matlab二維矩陣輸出彩色影象

imagesc(colorLabelIm)

colorbar

1.7matlab畫圖

data = randn(4,100);
figure(1);
subplot(221);plot(data(1,:));
subplot(222);plot(data(2,:));
subplot(223);plot(data(3,:));
subplot(224);plot(data(4,:));
suptitle('總圖示題');

2. segmentMain.m

origIm4 =imread('E:\桌面\1研究生相關\研一上\機器視覺基礎\Proj1-Texture\Texture\a2-code-data\dress.jpg');
origIm1 =imread('E:\桌面\1研究生相關\研一上\機器視覺基礎\Proj1-Texture\Texture\a2-code-data\circle-im-1.jpg');
origIm2 =imread('E:\桌面\1研究生相關\研一上\機器視覺基礎\Proj1-Texture\Texture\a2-code-data\butterfly.jpg');
origIm3 =imread('E:\桌面\1研究生相關\研一上\機器視覺基礎\Proj1-Texture\Texture\a2-code-data\circle-im-2.jpg');
origIm =imread('E:\桌面\1研究生相關\研一上\機器視覺基礎\Proj1-Texture\Texture\a2-code-data\gumballs.jpg');

%[width,height] = size(origIm);
[height,width] = size(origIm);
subplot(1,3,1);
imshow(origIm)
title('原影象');
%bank = load('filterBank.mat');
bank = cell2mat(struct2cell(load('filterBank.mat'))); 
str =class(bank);%判斷bank型別disp(str);
imStack = {rgb2gray(origIm)} ;%
%imStack = {rgb2gray(origIm),rgb2gray(origIm1),rgb2gray(origIm2),rgb2gray(origIm3),rgb2gray(origIm4)};

% disp(bank); %列印過濾器
[m,n,l] =size(bank);
bankNum1 = size(bank, 1);
bankNum2 = size(bank, 2);
bankNum = size(bank, 3);
disp(bankNum);
% disp(bankNum1);
% disp(m);
% disp(n);
% disp(l);
winSize = 10;
numColorRegions =10;% 聚類數
numTextureRegions = 50 ;% 聚類數
%bank =ones(5,6,7);
%textons_x = 600;
%textons =ones(textons_x,bankNum);
k = 100;%紋理基元的紋理編碼集個數
textons = createTextons(imStack, bank, k);
%height = 100 ;
%winSize =ones(height,height);


%colorLabelIm = ones(height, width) ;
%textureLabelIm =ones(height, width);
[colorLabelIm, textureLabelIm] = compareSegmentations(origIm, bank, textons, winSize, numColorRegions, numTextureRegions);
% disp(colorLabelIm);
[mc,nc,lc] =size(colorLabelIm);
[mt,nt,lt] =size(textureLabelIm);
fprintf('row is %d,col is %d,%d ',mc,nc,lc);
fprintf('row is %d,col is %d,%d ',mt,nt,lt);
subplot(1,3,2);
%imshow(uint8(colorLabelIm));% 輸出為黑白圖
x2=[150+width,350+2*width];
y2=[50+height,50+2*height];
imagesc(x2,y2,colorLabelIm)
colorbar
%colorbar('position',[0.32 0.01 0.3 0.5])
title('顏色分割');
subplot(1,3,3);
%imshow(uint8(textureLabelIm));% 輸出為黑白圖
x3=[250+2*width,450+3*width];
y3=[50+2*height,50+3*height];
imagesc(x3,y3,textureLabelIm)
%imagesc(textureLabelIm)
colorbar%定義圖例位置大小
title('紋理分割');
%suptitle('影象名：gumballs.jpg濾波器： filterBank條件：winSize=%dnColor=%dnTexture=%dtexttonsNum=%d ',winSize,numColorRegions,numTextureRegions,k);
suptitle('影象名：gumballs.jpg濾波器： filterBank條件：winSize=nColor=nTexture=texttonsNum= ')
% imshow(colorLabelIm,[]);% 輸出為黑白圖

2.1 精簡改良版

3.錯誤解析

3.1 Error using conv2 N-D arrays are not supported

For color images, imread returns a 3D array where the 3rd dimension has 3 elements for R, G, B. You need to convert the image to grey-value first. Or do the convolution on the color image using convn.

rgb2gray(origIm);