Matlab 图像的k-均值分割

我遇到了下面的代码，它通过k-means聚类算法使用

num

no.of clusters分割图像。但是，我无法理解第一个

for

循环中第二条语句的含义。请帮助我理解该语句的作用以及

~=

的含义（此处）

此外，当我运行代码时，会出现以下错误：

??? Attempt to grow array along ambiguous dimension.

Error in ==> kmeansseg at 42
    color(rgb_label ~= k) = 0;

似乎除了

num=3

之外，我的每个值都会出现此错误。那么，这是否意味着我不能将rgb图像分为3种以上的颜色？输入图像有6种颜色，我可以分辨出来。有人能提出解决办法吗

函数调用：

>> f=imread('peppers.png'); 

>> kmeansseg(f,6)

代码如下：

function kmeansseg(im,num)


figure(1),imshow(im), title('original image');

cform = makecform('srgb2lab');
lab_im = applycform(im,cform);

ab = double(lab_im(:,:,2:3));

nrows = size(ab,1);
ncols = size(ab,2);
ab = reshape(ab,nrows*ncols,2);

nColors = num;

[cluster_idx, cluster_center] = kmeans(ab,nColors,'distance','sqEuclidean', ...
    'Replicates',3);

pixel_labels = reshape(cluster_idx,nrows,ncols);
figure(2),imshow(pixel_labels,[]), title('image labeled by cluster index');

segmented_images = cell(1,nColors);
rgb_label = repmat(pixel_labels,[1 1 nColors]);

for k = 1:nColors
    color = im;
    color(rgb_label ~= k) = 0;      %meaning?
    segmented_images{k} = color;
end


figure(3),imshow(segmented_images{1}), title('objects in cluster 1');

figure(4),imshow(segmented_images{2}), title('objects in cluster 2');

figure(5),imshow(segmented_images{3}), title('objects in cluster 3');



end
end

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它将图像中与特定标签不对应的任何元素设置为零。这就是获得一系列分割图像的方式。它从

rgb_label

变量中获取隔离标签

什么~=意味着“对于分割图像的每个像素不等于当前分割数，将图像像素设置为零，保持其他图像像素不变”

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关于您的编辑-看起来颜色和rgb_标签矩阵没有相同的尺寸

在不知道矩阵的尺寸的情况下很难判断，但我怀疑这就是问题所在。我使用的是标准的

peppers.png

图像，尺寸

。您能让代码在这行后面输出颜色和rgb_标签的尺寸吗：

color=im
rgb_标签
size:
384x512x6
和
color
size
384x512x3
。是因为我试图将图像分割成6个簇吗？我的输入是
>kmeansseg（f，6）
（
f
是输入图像）。我无法进行深入验证，但感觉该函数设置为期望使用单色图像，而不是RGB。您应该能够选择任意数量的簇，它不应该与图像中颜色通道的数量相关联。您如何调用此函数？您使用的是什么输入参数？请添加函数调用。@kkuilla，函数调用：
>f=imread（'peppers.png'）
>kmeansseg（f，6）
请将其添加到问题中。