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。