基于遗传算法的进化聚类图像分割目标函数：使用距离度量测量的簇内距离图像特征：3个特征（R，G，B值） 它还包含一个基于矩阵的示例，输入样本大小为 15 和 2 个特征

文章针对视觉障碍群体出行困难的问题，在带有摄像头的机器人的辅助下，设计了一种盲道识别的方法。在软硬件协作的情况下，完成对盲道图像的采集、处理、分割及识别的过程，从而在一定程度上解放视觉障碍群体的脑力和双手。文章在简要分析基本结构后，对盲道的图像获取、图像处理、图像分割和图像识别四大模块进行详细介绍。经过反复试验与改进，在计算机视觉模块下，该方法能较为精确地实现盲道的感知及处理。

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提出了一种快速且鲁棒的模糊c-means聚类算法，即FRFCM。 FRFCM 能够分割灰度和彩色图像并提供出色的分割结果。

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基于区域生长法的图像分割matlab代码明显的结果 该存储库中的代码是Shih和Cheng撰写的论文“用于彩色图像分割的自动播种区域生长”的MATLAB实现。 该方法包括4个主要部分： 将RGB图像转换为YCbCr颜色空间 自动选种 基于初始种子的区域生长 合并相似区域（这可能包括进一步合并具有不同阈值的区域） 我用于实验的图像是从2019 Kaggle图像分割竞赛数据集中随机选择的。 一些结果包括在下面。 在每个图像下方，给出了最终的相似度和大小阈值。 最初，每张图片的相似度阈值为0.1，且总图片大小的1/150合并 相似度：0.1，大小：1/150我使用此图像作为验证我的方法有效的一种方法。 如果存在错误，则错误显示的一种方法是不正确地合并不同的颜色。 相似度：0.2，尺寸：1/80 相似度：0.15，大小：1/100 相似度：0.1，尺寸：1/100 相似度：0.1，尺寸：1/100 相似度：0.14，尺寸：1/60 相似度：0.17，尺寸：150 相似度：0.1，尺寸：1/15 以下结果将阈值使用0.1和1/150，而无需进一步合并

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