【图像聚类】基于K-means聚类算法路标识别与提取附Matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。

🍎个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知。

更多Matlab仿真内容点击👇

智能优化算法       神经网络预测       雷达通信      无线传感器        电力系统

信号处理              图像处理               路径规划       元胞自动机        无人机

❤️ 内容介绍

图像聚类是计算机视觉领域中的一个重要任务，它可以帮助我们对大量的图像数据进行分类和分析。在图像聚类中，K-means聚类算法是一个常用且有效的方法，它可以将图像数据分成不同的聚类簇，每个聚类簇代表着一组相似的图像。

在本文中，我们将介绍基于K-means聚类算法的图像聚类方法，并将其应用于路标识别与提取的任务中。

首先，让我们来了解一下K-means聚类算法的基本原理。该算法的核心思想是将数据集分成K个不同的聚类簇，其中K是用户事先指定的参数。算法的过程如下：

1. 随机选择K个初始聚类中心点。
   
2. 将每个数据点分配到最近的聚类中心点所代表的聚类簇。
   
3. 更新每个聚类簇的中心点，即将该聚类簇中所有数据点的均值作为新的中心点。
   
4. 重复步骤2和步骤3，直到聚类中心点不再变化或达到最大迭代次数。
   

通过K-means聚类算法，我们可以将图像数据分成不同的聚类簇，每个聚类簇代表着一组相似的图像。在路标识别与提取的任务中，我们可以将不同种类的路标图像分成不同的聚类簇，从而实现路标的自动识别和提取。

在实际应用中，我们首先需要准备一个包含大量路标图像的数据集。然后，我们可以使用图像处理库（如OpenCV）来加载和处理这些图像数据。接下来，我们可以使用K-means聚类算法对图像数据进行聚类，将其分成不同的聚类簇。对于每个聚类簇，我们可以选择其中的一张代表性图像作为该聚类簇的标志图像，从而实现路标的提取。

在选择聚类簇的标志图像时，我们可以根据不同的指标进行评估。例如，我们可以选择与聚类簇中心点最近的图像作为标志图像，或者选择聚类簇中图像数量最多的图像作为标志图像。这些选择标准可以根据实际需求进行调整。

通过图像聚类与提取的方法，我们可以实现对大量路标图像的自动识别和提取，从而提高路标识别的效率和准确性。这对于交通管理、自动驾驶等领域具有重要的应用价值。

总结起来，基于K-means聚类算法的图像聚类方法可以帮助我们对大量的图像数据进行分类和分析。在路标识别与提取的任务中，我们可以利用该方法实现路标的自动识别和提取。通过这种方法，我们可以提高路标识别的效率和准确性，为交通管理和自动驾驶等领域提供有力支持。

🔥核心代码

%C均值聚类算法clear clc[filename,pathname] = uigetfile('*.jpg','读取图片文件');%选择图片文件if isequal(filename,0)   %判断是否选择    msgbox('没有选择任何图片');else    pathfile = fullfile(pathname,filename);   %获得图片路径    RGB = imread(pathfile);   %将图片读入矩阵    YUV = rgb2ycbcr(RGB);%转成YUV    figure;    imshow(YUV);    %绘制图片endsize_image = size(YUV(:,:,1));     YUV = double(YUV);   i = 1:1:size_image(1);j = 1:1:size_image(2);data = zeros(size_image(1)*size_image(2),2);for i = 1:size_image(1);            %data为n*m矩阵，n为样本点个数，m为么个特征的维数    for j = 1:size_image(2);        data(j+(i-1)*size_image(2),1) = YUV(i,j,1);        data(j+(i-1)*size_image(2),2) = YUV(i,j,3);    endend[center,U,obj_fcn] = fcm(data,4);   %模糊C聚类算法figureplot(data(:,1),data(:,2),'o');hold on;maxU = max(U);index1 = find(U(1,:) == maxU);index2 = find(U(2,:) == maxU);index3 = find(U(3,:) == maxU);index4 = find(U(4,:) == maxU);plot(data(index1,1),data(index1,2),'og');plot(data(index2,1),data(index2,2),'or');plot(data(index3,1),data(index3,2),'ob');plot(data(index4,1),data(index4,2),'oy');%画聚类中心plot(center(1,1),center(1,2),'xr','MarkerSize',15,'LineWidth',3);plot(center(2,1),center(2,2),'xb','MarkerSize',15,'LineWidth',3);plot(center(3,1),center(3,2),'xy','MarkerSize',15,'LineWidth',3);plot(center(4,1),center(4,2),'xk','MarkerSize',15,'LineWidth',3);title('分类结果');hold off;

❤️ 运行结果

⛄ 参考文献

[1] 刘国成,张杨,黄建华,等.基于K-means聚类算法的叶螨图像分割与识别[J].昆虫学报, 2015, 58(12):6.DOI:CNKI:SUN:KCXB.0.2015-12-011.

[2] 王爱莲,伍伟丽,陈俊杰.基于K-means聚类算法的图像分割方法比较及改进[J].太原理工大学学报, 2014, 45(3):4.DOI:10.3969/j.issn.1007-9432.2014.03.020.

⛳️ 代码获取关注我

❤️部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

❤️ 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

🍅 仿真咨询

1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配

、无人机安全通信轨迹在线优化

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 火灾扩散

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、状态估计