说明：快速K均值聚类图像分割算法源代码，能很好的实现图像的分割处理

kmeans聚类分割 图像--分割 kmeans图像聚类 K均值聚类分割 快速图像分割

说明：该代码能够实现K均值聚类算法对彩色图像分割，在matlab下实现。

图像分割K均值 kmeans图像聚类 K均值聚类分割 kmeans算法 kmeans-图像聚类

说明：基于内容的图像识别特征提取部分——k-均值聚类分割获取形状等信息

形状-matlab 图像识别-聚类 图像形状特征 图像识别 形状-识别

说明：基于灰度共生矩阵和K均值聚类的纹理图像分割，matlab实现

聚类图像分割 矩阵分割 matlab纹理分割 k聚类分割 图像纹理

说明：k-均值聚类法用于各种图像的聚类、分割问题，希望可以对您有利

K均值图像 k-means-k均值 K聚类 K-Means图像分割 K均值

说明：k-均值聚类算法实现灰度图像分割，输入图像矩阵和聚类中心个数，返回为最终的聚类中心和图像中每个像素所属类的编号（对应于图像矩阵）

灰度分割 分割 图像分割 K均值 matlab

说明：贝叶斯分类程序，用于图像的分割，二值化等，是模式识别中的一种基本分类方法。 k均值聚类，神经网络。

贝叶斯分类 图像分割 二值化 k均值聚类 神经网络

说明：K均值聚类法基于lab颜色空间分割图像，并用霍夫变换检测圆

圆检测 空间圆 颜色-聚类 霍夫-圆 霍夫圆检测

说明：[L, C, D] = FKMEANS(X, k)，使用k均值算法将矢量矩阵x分割成k聚类。行x对应点，列对应变量。输出k×p矩阵包含聚类中心。K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的...

matlab 均值 快速

说明：在此代码中，还有一个 RGB 图像和图像中有一些昆虫。目的是要分割的昆虫。由于该图像是彩色，k-均值聚类使用基于 L * * 使用 b * 颜色空间和 5 大类群。由于这种昆虫是红色的带有红色波段的最大 chorom 群集一直被看作昆虫群集。一些形态学算子应用于取得更好的结果。

matlab 分割 图像 利用 均值 昆虫