meanshift图像聚类代码 matlab

以下是一个简单的meanshift图像聚类的Matlab代码示例：

% 读取图像
img = imread('image.jpg');

% 转换为Lab颜色空间
lab_image = rgb2lab(img);

% 转换为浮点数类型
lab_image = double(lab_image);

% 设定停止条件
criteria = struct('type', 'eps', 'maxIter', 10, 'epsilon', 1.0);

% 进行meanshift聚类
[labels, ~] = imsegkmeans(lab_image, 0, 'StopCriteria', criteria);

% 创建一个空白图像，用于可视化结果
result = zeros(size(img), 'like', img);

% 将每个像素点的颜色替换为其所属簇的中心颜色
for label = 1:max(labels(:))
    mask = labels == label;
    result(:, :, 1) = result(:, :, 1) + mask .* mean(img(:, :, 1), 'all', 'omitnan');
    result(:, :, 2) = result(:, :, 2) + mask .* mean(img(:, :, 2), 'all', 'omitnan');
    result(:, :, 3) = result(:, :, 3) + mask .* mean(img(:, :, 3), 'all', 'omitnan');
end

% 显示原始图像和聚类结果
imshow(img);
title('Original Image');
figure;
imshow(result);
title('Clustered Image');

该代码首先将输入图像转换为Lab颜色空间，并将其转换为双精度浮点数类型。然后，它设定了停止条件并调用imsegkmeans函数进行meanshift聚类。最后，它将每个像素点的颜色替换为其所属簇的中心颜色，并显示原始图像和聚类结果。