fcm对灰度图像分割python

FCM (Fuzzy C-Means) 是一种基于模糊集理论的聚类算法，它通常用于数据分组而不是直接的图像分割。然而，在处理灰度图像时，可以借助 FCMSegmentation 库将 FCM 算法应用于图像分割。

在Python中，你可以使用`skimage.segmentation`模块提供的`fcm`函数来进行图像分割。这个过程大致如下：

1. **导入所需库**：首先，需要导入`skimage`和必要的其他库，如`numpy`和`matplotlib`。

import numpy as np
from skimage import io, segmentation, color

2. **读取并预处理图像**：加载灰度图像，并进行适当的预处理，如调整亮度、对比度等。

image = io.imread('gray_image.jpg', as_gray=True)
image = image.astype(np.float64)

3. **应用FCM分割**：

# 设置FCM参数，如迭代次数（n_iter）、初始质心（c_init）和隶属度函数的形状参数（u）
parameters = {'n_clusters': 2, 'c_init': 'random', 'u': 2.0}

segments = segmentation.fcm(image, **parameters)

4. **结果展示**：

segmented_image = segments.argmax(axis=0).astype(np.uint8)
io.imshow(color.label2rgb(segmented_image, image, kind='avg'))
io.show()