阈值分割代码matlab

以下是一个简单的阈值分割的 MATLAB 代码示例：

img = imread('image.jpg'); % 读取图像
gray_img = rgb2gray(img); % 转换为灰度图像
threshold = graythresh(gray_img); % 计算阈值
binary_img = imbinarize(gray_img, threshold); % 二值化图像
imshow(binary_img); % 显示二值化后的图像

其中，`imread` 函数用于读取图像，`rgb2gray` 函数用于将图像转换为灰度图像，`graythresh` 函数用于计算阈值，`imbinarize` 函数用于将灰度图像二值化，`imshow` 函数用于显示二值化后的图像。

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otsu阈值分割代码matlab

以下是一个基本的 Otsu 阈值分割的 MATLAB 代码示例：

I = imread('image.jpg'); % 读取图像
I = rgb2gray(I); % 转换为灰度图像
level = graythresh(I); % 计算阈值
BW = im2bw(I, level); % 二值化图像
imshow(BW); % 显示结果

需要注意的是，此代码仅适用于灰度图像。如果您要处理彩色图像，请先将其转换为灰度图像。另外，为了使用 Otsu 方法，您需要使用 `graythresh` 函数来计算阈值。然后，使用 `im2bw` 函数将图像转换为二值图像，其中阈值是通过 `graythresh` 函数自动计算的。最后，使用 `imshow` 函数显示二值化图像。

kmeans图像阈值分割代码matlab

以下是使用 kmeans 算法进行图像阈值分割的 MATLAB 代码示例：

% 读取图像
img = imread('example.jpg');

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

% 对图像进行 kmeans 分割
k = 2; % 分割成两个聚类中心
[idx, centers] = kmeans(double(gray_img(:)), k);

% 根据聚类中心分配像素值
segmented_img = reshape(idx, size(gray_img));
threshold = max(centers); % 取聚类中心的最大值作为阈值

% 二值化图像
binary_img = segmented_img >= threshold;

% 显示结果
figure;
subplot(1, 2, 1);
imshow(gray_img);
title('原图');
subplot(1, 2, 2);
imshow(binary_img);
title('分割结果');

在这个示例中，我们首先读取图像并将其转换为灰度图像。然后，我们使用 kmeans 算法对灰度图像进行分割，并根据聚类中心分配像素值。最后，我们将分割后的图像二值化，并显示结果。阈值为聚类中心的最大值。