翻译:figure; gscatter(X(:,1),X(:,2),idx,'rgb'); hold on; plot(C(:,1),C(:,2),'kx','MarkerSize',15,'LineWidth',3); legend('第一类','第二类','第三类','中心');
时间: 2023-08-20 07:28:51 浏览: 40
这段代码主要是用于可视化聚类结果。其中,figure为创建一个新的图形窗口,gscatter用于绘制散点图,X(:,1)和X(:,2)表示数据集X中的第一列和第二列,idx为聚类结果,'rgb'为颜色参数,用于表示不同类别的数据点的颜色。hold on为保持当前图形,以便后续添加其他元素,plot用于绘制中心点,C(:,1)和C(:,2)表示聚类中心的横纵坐标,'kx'表示中心点的形状和颜色,'MarkerSize'和'LineWidth'分别表示中心点的大小和线宽。最后,legend用于添加图例,'第一类'、'第二类'、'第三类'和'中心'分别表示不同类别的数据点和中心点。
相关问题
% 20 种颜色列表 colors = ['r', 'g', 'b', 'c', 'm', 'y', 'k', 'w', 'ColorName1', ..., 'ColorName20']; % 示例使用预定义的颜色名称和 RGB 值 colors = ['r', 'g', 'b', 'c', 'm', 'y', 'k', 'w', '#FF0000', '#00FF00', '#0000FF', '#00FFFF', '#FF00FF', '#FFFF00', '#000000', '#FFFFFF', '#800000', '#008000', '#000080', '#808080']; figure; for i = 1:k plot(x(idx==i, 1), x(idx==i, 2), 'color', colors(mod(i, 20) + 1), 'linestyle', 'none', 'marker', 'x'); hold on; end
抱歉,我之前的回答依然有误。根据您提供的错误信息,问题出现在第 4 行,提示错误信息为 "Incorrect use of '=' operator"。
这个错误是由于您在第 4 行中使用了单等号(=)而不是双等号(==),在 MATLAB 中,单等号(=)用于赋值操作,而双等号(==)用于比较操作。
请将第 4 行修改为正确的语法,即使用双等号(==)进行比较操作。例如,将 "k == 20" 修改为 "k = 20"。
修改后的代码如下:
```matlab
% 20 种颜色列表
colors = ['r', 'g', 'b', 'c', 'm', 'y', 'k', 'w', 'ColorName1', ..., 'ColorName20'];
% 示例使用预定义的颜色名称和 RGB 值
colors = ['r', 'g', 'b', 'c', 'm', 'y', 'k', 'w', '#FF0000', '#00FF00', '#0000FF', '#00FFFF', '#FF00FF', '#FFFF00', '#000000', '#FFFFFF', '#800000', '#008000', '#000080', '#808080'];
figure;
for i = 1:k
plot(x(idx==i, 1), x(idx==i, 2), 'color', colors(mod(i, 20) + 1), 'linestyle', 'none', 'marker', 'x');
hold on;
end
```
请注意,这里的 `k` 是您之前定义的变量,确保在运行这段代码之前为变量 `k` 提供了有效的数值。
如果您还有其他问题或需要进一步的帮助,请随时告诉我。
v = VideoReader('shoujilux7.mp4'); while hasFrame(v) frame = readFrame(v); gray_frame = rgb2gray(frame); % gamma校正 gamma = 1.5; gamma_corrected = imadjust(gray_frame,[],[],gamma); % 高斯滤波 sigma = 1; hsize = ceil(6sigma); h = fspecial('gaussian', hsize, sigma); filtered_frame = imfilter(gamma_corrected, h); % Otsu阈值分割 T = graythresh(filtered_frame); [m, n] = size(filtered_frame); E = bwareaopen(im2bw(filtered_frame, T), round(mn/1000), 8); % Canny边缘检测 canny_edge = edge(E, 'canny'); % 形态学膨胀 se = strel('disk', 2); dilated_edge = imdilate(canny_edge, se); % 连通域分析 stats = regionprops('table', dilated_edge, 'Area', 'Centroid'); % 筛选面积最大的连通区域 [~, idx] = max(stats.Area); centroid = stats.Centroid(idx, :); % 显示帧和质心 imshow(dilated_edge); hold on; plot(centroid(1), centroid(2), 'r+', 'MarkerSize', 10); hold off; end建立坐标系,实时显示质心坐标
可以参考下面的代码实现实时显示质心坐标:
```matlab
v = VideoReader('shoujilux7.mp4');
figure;
while hasFrame(v)
frame = readFrame(v);
gray_frame = rgb2gray(frame);
% gamma校正
gamma = 1.5;
gamma_corrected = imadjust(gray_frame,[],[],gamma);
% 高斯滤波
sigma = 1;
hsize = ceil(6*sigma);
h = fspecial('gaussian', hsize, sigma);
filtered_frame = imfilter(gamma_corrected, h);
% Otsu阈值分割
T = graythresh(filtered_frame);
[m, n] = size(filtered_frame);
E = bwareaopen(im2bw(filtered_frame, T), round(m*n/1000), 8);
% Canny边缘检测
canny_edge = edge(E, 'canny');
% 形态学膨胀
se = strel('disk', 2);
dilated_edge = imdilate(canny_edge, se);
% 连通域分析
stats = regionprops('table', dilated_edge, 'Area', 'Centroid');
% 筛选面积最大的连通区域
[~, idx] = max(stats.Area);
centroid = stats.Centroid(idx, :);
% 显示帧和质心
imshow(frame);
hold on;
plot(centroid(1), centroid(2), 'r+', 'MarkerSize', 10);
title(['Centroid: (', num2str(centroid(1)), ', ', num2str(centroid(2)), ')']);
hold off;
end
```
这段代码会打开视频文件并读取每一帧,进行图像处理后实时显示帧和质心,直到视频播放完毕。