Algorithm MATLAB输出图像中的K均值聚类

执行K表示K=3（分段）的聚类。因此，我：

1） 将RGB img转换为灰度

2） 将原始图像转换为nx1列矩阵

3） idx=kmeans（列矩阵）

4） output=idx，转换回与原始图像相同的尺寸

我的问题是：

A

当我做imshow（输出）时，我得到一个纯白色的图像。但是，当我执行imshow（输出[05]）时，它会显示输出图像。我知道0和5指定了显示范围。但我为什么要这么做

B） 现在，输出图像将被拆分为3段。如何设置阈值，以便分配

区域1的群集为0 1区域2的集群 2区域3的集群

因为我做聚类的目的是为了把图像分割成3个区域

非常感谢

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问候。

A:考虑到您的矩阵

输出

包含从1到3的标量值，

imshow（output）

将其视为灰度矩阵，并假设整个值范围为0到255。这就是为什么约束颜色限制是必要的，否则您的图像是全白或几乎全白的

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B:

output=output-1

A:鉴于矩阵

output

包含从1到3的标量值，

imshow（output）

将其视为灰度矩阵，并假设值的完整范围为0到255。这就是为什么约束颜色限制是必要的，否则您的图像是全白或几乎全白的

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B:

output=output-1

正如Ryan所指出的，您的问题可能只是如何显示图像。下面是一个工作示例：

snow = rand(256, 256);
figure;
imagesc(snow);

nClusters = 3;
clusterIndices = kmeans(snow(:), nClusters);

figure;
imagesc(reshape(clusterIndices, [256, 256]));

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正如Ryan指出的，您的问题可能只是如何显示图像。下面是一个工作示例：

snow = rand(256, 256);
figure;
imagesc(snow);

nClusters = 3;
clusterIndices = kmeans(snow(:), nClusters);

figure;
imagesc(reshape(clusterIndices, [256, 256]));

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非常感谢你，瑞安。非常有帮助和迅速的回答。如果我可以扩展上述问题，我将如何用颜色重新进行上述操作？即不将图像从RGB转换为灰度？非常感谢Ryan。非常有帮助和迅速的回答。如果我可以扩展上述问题，我将如何用颜色重新进行上述操作？即不将图像从RGB转换为灰度？