如何使用K-means聚类分割彩色图像？

我正在研究通过k均值聚类执行分割的项目。我必须对K = [2,3,4，... K-max]应用K均值聚类，并计算每个点到其聚类中心的平均距离。另外，当切换到K * + 1时，我必须确定这个距离变化不大的K *。Kmax = 20。如何使用K-means聚类分割彩色图像？

据我记下的代码是在下面。我首先担心的是我做错了什么？

I = imread('image'); 
imshow(I); 

Id = im2double(I); 

red = I(:,:,1); 
green = I(:,:,2); 
blue = I(:,:,3); 
[c, r] = meshgrid(1:size(I,1), 1:size(I,2)); 
X = [red(:) green(:) blue(:) red(:) c(:)]; 


K  = 2:20;      %Cluster Numbers 
[IDX, C, SUMD] = kmeans(X, K); 
ave_dist(K) = sum(SUMD(:))/number_of_pixels_in_image;

1）我将如何绘制作为K函数的聚类中心的平均距离？

2）如何确定最小的K *针对

`| ave_dist(K*) - ave_dist(K*+1) |< THR_K. THR_K = 100`

谢谢。

来源

2017-01-09 aod

Matlab的？可能想添加标签。 – MSalters

是的，非常感谢你先生，不知何故，我忘了那.. – aod

看看[这个问题]（http://stackoverflow.com/questions/32034344/accurately-detect-color-regions-in-an- image-using-k-means-clustering？rq = 1） –

1问题：你正在建设一个矢量ave_dist，您可以用plot(ave_dist)

第二个问题直接使用：您可以使用该find：index = find(abs(ave_dist(1:end-1)-ave_dist(2:end)) <= 100,1,'first')

来源

2017-01-09 22:32:30 flawr

我必须找到应该在三维矢量系统中的绘图或图表。如https://www.mathworks.com/help/matlab/ref/contour3.html，但它应绘制到集群中心的平均距离。对于第一个问题：我必须忘记，也必须有一个阈值k等于100 – aod

如果这不是你想要的，它仍然有点不清楚你我需要什么。你能否提供一个例子？ – flawr

ofcourse我可以再解释一遍。我有一个与主色红色，绿色，蓝色，黄色和白色的形象。我需要提取图像的R，G和B分量，然后将其分配给数据矩阵。对于K = 2：Kmax（Kmax = 20），并且必须使用kmeans函数来获得每个像素（IDX）的聚类索引以及点到质心距离（SUMD）的聚类内和。然后我的第一和第二个问题出现了。 K *自动从ave_dist函数找不到的ave_dist向量。 – aod

如何使用K-means聚类分割彩色图像？

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