说明:本设计主要目的是实现染色体的识别计数。首先对图形进行预处理,将图像转化为灰度图、滤波去噪,然后对图像进行二值化,合理选取阈值,进行直方图阈值处理,最后去除图像中面积过小的杂点,最终实现识别计数。
说明:采用%中值滤波%otsu 自动阈值计算%图像二值化%采用腐蚀的方法进行边缘检测
说明: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,算法过程如下: 输入:k, data[n]; (1) 选择k个初始中心点,例如c[0]=data[0],…c[k-1]=data[k-1]; (2) ...
说明:各种LBP算法的代码,可以只管看到中间结果,不需要生成直方图。