clc close all I=imread('1.jpg'); I=double(I)/255; subplot(2,3,1) imshow(I) title('原始图像') for i=2:6 F=imkmeans(I,i); subplot(2,3,i); imshow(F,[]); title(['聚类个数=',num2str(i)]) end 添加代码实现计算出图像分割后不同区域的像素值是多少并且利用圆形度实现把分割后的图像形状描绘出来

以下是添加代码实现计算出图像分割后不同区域的像素值是多少并且利用圆形度实现把分割后的图像形状描绘出来的方法：

clc;
close all;

I = imread('1.jpg');
I = double(I)/255;

subplot(2,3,1);
imshow(I);
title('原始图像');

for i = 2:6
    F = imkmeans(I, i);
    subplot(2,3,i);
    imshow(F, []);
    title(['聚类个数=', num2str(i)]);
    
    % 计算分割区域的像素值
    stats = regionprops(F, 'Area', 'PixelValues');
    for j = 1:length(stats)
        fprintf('第 %d 个区域的像素值为：', j);
        disp(stats(j).PixelValues);
    end
    
    % 描绘分割后的图像形状
    se = strel('disk', 6); % 圆形结构元素
    F_dilate = imdilate(F, se); % 膨胀操作
    F_boundary = bwperim(F_dilate); % 提取边界
    F_shape = regionprops(F_boundary, 'Circularity'); % 计算圆形度
    fprintf('分割后形状为：');
    for j = 1:length(F_shape)
        if F_shape(j).Circularity > 0.7 % 圆形度大于0.7
            fprintf('圆形 ');
        else
            fprintf('非圆形 ');
        end
    end
    fprintf('\n');
end

这段代码中，我们使用了 `regionprops` 函数来计算分割后不同区域的像素值和圆形度。其中，`'Area'` 参数表示计算区域的面积，`'PixelValues'` 参数表示计算区域的像素值。计算圆形度时，我们使用了圆形结构元素进行膨胀操作，并使用 `bwperim` 函数提取边界。然后，我们使用 `regionprops` 函数计算圆形度，并根据圆形度的大小判断分割后的形状是圆形还是非圆形。