图像聚类，k表示

Question

我输入了图片my input image

我的代码是

img = imread('obraz.bmp');
img=rgb2gray(img)
imshow(img)

%% normalization 
img = ( img - min(img(:)) ) ./ ( max(img(:)) - min(img(:)) );

img = ~img;
[m n]=size(img)
P = [];
for i=1:m    
    for j=1:n        
        if img(i,j)>=1
            P = [P ; i j];        
        end
    end
end

size(P);
MON=P;     

[IDX,ctrs] = kmeans(MON,3);
clusteredImage = zeros(size(img));
clusteredImage(sub2ind(size(img) , P(:,1) , P(:,2)))=IDX;

imshow(label2rgb(clusteredImage))

我的输出图片是my output image

我的输出不正确，我必须在逻辑上正确输出

任何人都可以提供帮助吗？我不理解聚类图像。

Answer 1

我不确定你为什么说输出不正确。对我来说似乎很好。

请参阅，如果使用平方欧几里德距离（正如您所做的那样）运行k-means，则聚类将偏向球形。不幸的是，图像中的一个簇不是球形的。您可以看到每个球形簇都具有独特的颜色，但不是球形的簇不会。