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。