聚类性能评估-图像轮廓系数-matlab代码

以下是使用Matlab计算图像轮廓系数的示例代码：

% 读取图像
img = imread('image.jpg');

% 转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);

% 进行二值化处理
bw_img = imbinarize(gray_img);

% 计算图像轮廓
contour_img = bwperim(bw_img);

% 计算轮廓系数
s = regionprops(contour_img, 'Perimeter', 'Area');
perimeter = s.Perimeter;
area = s.Area;
c = 4*pi*area/perimeter^2;

% 显示图像
imshow(contour_img);
title(['Contour coefficient: ', num2str(c)]);

该代码首先读取图像，将其转换为灰度图像并进行二值化处理。然后，使用`bwperim`函数计算图像的轮廓。接下来，使用`regionprops`函数计算轮廓的周长和面积，并计算轮廓系数。最后，显示计算出的轮廓系数和图像轮廓。

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FCM聚类性能评估-图像轮廓分数-matlab代码

以下是基于matlab的FCM聚类性能评估-图像轮廓分数的代码示例：

% 读取图像数据
I = imread('image.jpg');
% 将图像转换为灰度图
I = rgb2gray(I);
% 对图像进行预处理
I = im2double(I);

% 设置聚类数目
k = 3;
% 进行模糊C均值聚类
[center,U,obj_fcn] = fcm(I(:), k);
% 将每个像素点划分到其所属的类别中
maxU = max(U);
index1 = find(U(1,:) == maxU);
index2 = find(U(2,:) == maxU);
index3 = find(U(3,:) == maxU);

% 计算每个类别的均值
mean1 = mean(I(index1));
mean2 = mean(I(index2));
mean3 = mean(I(index3));

% 计算每个类别的标准差
std1 = std(I(index1));
std2 = std(I(index2));
std3 = std(I(index3));

% 计算每个类别的轮廓系数
sc1 = (std1 - std2) / max([std1, std2]);
sc2 = (std1 - std3) / max([std1, std3]);
sc3 = (std2 - std3) / max([std2, std3]);

% 计算总体轮廓系数
SC = (sc1 + sc2 + sc3) / 3;

其中，`I`为输入的图像数据，`k`为聚类数目，`fcm`函数实现了模糊C均值聚类，`mean`和`std`函数分别计算每个类别的均值和标准差，最后通过计算每个类别的轮廓系数和总体轮廓系数来评估聚类性能。