米粒分为黄色，白色，大小三类，米粒分类检测采用Kmeans聚类算法。在Matlab中，聚类函数kmeans()的返回值有四个，第一个返回值idx表示聚类结果，第二个返回值C表示聚类中心，第三个返回值SUMD表示每一个样本到该聚类中心的距离和，第四个返回值D表示每一个样本到各个聚类中心的距离。 利用Kmeans聚类算法对米粒图像进行分类检测的Matlab程序代码

以下是一个示例程序，可以用于将米粒图像进行分类检测：

% 读取图像
img = imread('rice.png');
imshow(img);

% 将图像转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);

% 将图像转换为 double 类型
double_img = im2double(gray_img);

% 将图像转换为一维向量
vector_img = double_img(:);

% 使用 kmeans 聚类算法进行分类
num_classes = 3; % 分为三类
[idx, C, SUMD, D] = kmeans(vector_img, num_classes);

% 将聚类结果重新转换为图像
clustered_img = reshape(idx, size(gray_img));
imshow(clustered_img, []);

% 显示聚类中心
disp(C);

注意，这只是一个示例程序，具体的参数设置应该根据实际情况进行调整。此外，该程序只适用于单通道灰度图像，如果需要处理彩色图像或多通道图像，则需要进行适当的修改。

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利用Kmeans聚类算法对米粒图像进行分类检测的Matlab程序代码

以下是基于Kmeans聚类算法对米粒图像进行分类检测的Matlab程序代码：

% 读入图像
img = imread('rice.png');
figure; imshow(img);

% 转换为灰度图像
grayImg = rgb2gray(img);
figure; imshow(grayImg);

% 二值化处理
binaryImg = imbinarize(grayImg, 0.5);
figure; imshow(binaryImg);

% 对图像进行形态学处理，去除噪点
se = strel('disk', 2);
morphImg = imopen(binaryImg, se);
figure; imshow(morphImg);

% 提取图像中的米粒特征
features = regionprops(morphImg, 'Area', 'Perimeter', 'Eccentricity', 'Solidity');

% 将特征矩阵转换为数组
featuresArray = cat(1, features.Area, features.Perimeter, features.Eccentricity, features.Solidity);

% Kmeans聚类
k = 2;
[idx, centers] = kmeans(featuresArray, k);

% 绘制聚类结果
figure;
gscatter(featuresArray(:,1), featuresArray(:,2), idx);
hold on;
plot(centers(:,1), centers(:,2), 'kx', 'MarkerSize', 15, 'LineWidth', 3);
legend('Cluster 1', 'Cluster 2', 'Centroids');
xlabel('Area');
ylabel('Perimeter');

运行以上程序代码，将对米粒图像进行分类检测，并将聚类结果可视化。其中，Kmeans聚类算法将图像中的米粒特征分为两类，并绘制了聚类结果图。

kmeans聚类算法代码matlab

K-means 聚类算法的 MATLAB 代码如下：

% X: 数据矩阵，每一行代表一个样本
% k: 聚类个数
% C: 聚类中心
% idx: 每一个样本所属的聚类编号

function [C, idx] = kmeans(X, k)
  [m, n] = size(X);
  % 随机初始化聚类中心
  C = X(randperm(m, k), :);
  old_C = C;
  idx = zeros(m, 1);
  
  while true
    % 更新每一个样本所属的聚类编号
    for i = 1:m
      min_dist = inf;
      for j = 1:k
        dist = sum((X(i, :) - C(j, :)).^2);
        if dist < min_dist
          min_dist = dist;
          idx(i) = j;
        end
      end
    end
    
    % 更新聚类中心
    for i = 1:k
      C(i, :) = mean(X(idx == i, :));
    end
    
    % 如果聚类中心没有发生变化，则算法终止
    if C == old_C
      break;
    end
    old_C = C;
  end
end

这份代码实现了 k-means 算法的核心过程。在调用该函数时，需要传入数据矩阵和聚类个数，函数会返回聚类中心和每一个样本所属的聚类编号。