Meanshift的matlab代码PyMeanShift 是一个 Python 模块/扩展，用于使用均值偏移算法分割图像。 PyMeanShift 模块/扩展被设计为使用 Numpy 数组，这使其与 OpenCV 模块“cv2”和 PIL 模块兼容。 均值偏移算法及其 C++ 实现由 Chris M. Christoudias 和 Bogdan Georgescu 编写。 PyMeanShift 扩展为使用 Numpy 数组的 meanshift C++ 实现提供了 Python 接口。 有关更多信息，请参阅 上的 wiki 页面。 安装说明可以在 wiki 页面上找到。 维基页面上提供了具有不同参数值的均值偏移图像分割的示例。 使用 OpenCV 的代码示例： import cv2 import pymeanshift as pms original_image = cv2 . imread ( "example.png" ) ( segmented_image , labels_image , number_regions ) = pms . segment ( original

这是模式识别的课程作业，有k均值聚类算法和ISODATA聚类算法，正对遥感影像或者图片进行聚类。写的算法较为粗糙，还请大家多多指教！

非局部均值滤波去噪算法在目前所有滤波去噪算法中效果最为显著，但其运行速度较慢，针对该缺点提出了一种基于快速非局部均值滤波算法，运用插值算法将邻域权值计算出来，速度有了明显提升。

2.CUK均值等效电路 3.电压增益 L1电压的瞬时值: 若C1,C2较大,认为电压恒定即: 所以:

当图像中同时存在脉冲噪声和高斯噪声时,传统的中值滤波算法和均值滤波算法均不能达到较好的去噪效果。针对这一问题,提出了一种改进的加权均值滤波算法。算法采用局部阈值优化的方法计算各像素点的权值,将滤波窗口各像素点的灰度值与对应的权值进行加权运算,结果作为窗口中心点的滤波输出。仿真实验结果证明,该算法对脉冲噪声和高斯噪声具有较强的去噪能力,且较好地保持了图像的细节,效果均优于传统中值、均值滤波算法和改进的中值滤波算法(IMF)。

matlab fcm函数代码

可视化分类结果，只弄了2维的可视化 需要在同文件中自己新建一个生产的数据文本 看看你就懂了，完全按照k均值聚类的思想写的

添加高斯噪声，并用高斯滤波、均值滤波、中值滤波、双边滤波四种滤波去噪方式，并且分别得到这四种滤波后的信噪比值，通过比较信噪比值，得到最佳的滤波去噪处理方式。添加噪声的浓度可以改变，并且也可以改变卷积核滤波器大小，通过控制条件进行对比得到最佳实验结果。

机器视觉基础 | image-k-means | 基于 k-均值聚类算法图像分割

高效且紧凑的代码，用于在不使用 for 循环的情况下获取 2D 矩阵中每个对角线（或反对角线）的平均值。 适用于大型矩阵，尤其适用于高矩阵或宽矩阵。 请注意，使用 diag() 函数的 for 循环实现可能更快，并且在应用于接近方阵时具有更低的内存要求（特别是如果可以避免缓慢的 mean() 函数）。 但是，如果必须为多个相同大小的矩阵（在循环中）计算跨对角线的均值，则此实现的内联版本通常更快。