基于直方图的K-means图像分割减少内存使用量的解决方案

基于 K-means 的图像分割算法的实现和遥感图像应用，说实话，挺实用的一份资源。尤其是你要搞图像或者数据挖掘相关的项目，这套资料可以省不少试错时间。 HSV 颜色空间的图像分割，更贴近人眼的感知方式，用 K-means 跑出来的效果会比 RGB 好不少。你能感觉到边界清晰，物体轮廓也分得挺干净。虽然算法本身有点局限——只能局部最优，结果也容易受初始化影响，但对于日常项目已经蛮够用了。 K-means 聚类算法就不用多说了，老牌选手。实现简单，效果也还不错。作者还用 Python 和 C++写了代码，RGB 和 HSV 两个颜色空间下都做了。如果你平时用 Matlab，也有配套资源，直接跑。

本教程介绍了一种基于双峰直方图阈值进行图像分割的方法。使用MATLAB实现，通过分析图像的直方图特性，识别图像中的两个主要峰值，将图像分为前景和背景。

直方图法是一种常用的图像分割技术，在确定阈值时，需要考虑多种因素。

分享一段用于图像分割的Matlab代码，该代码利用一维灰度直方图信息自动确定分割阈值，实现图像分割。代码经过测试，能够成功运行。

MATLAB 提供丰富的图像分割代码和图形用户界面，使图像分割操作更加便捷和高效。

包含 K-Means 算法程序和所需数据集，解压缩后即可直接运行。请调整数据集文件路径以匹配本地位置。

这份资源涉及机器学习与数字图像处理，重点在于利用k-means算法进行图像分类。包括分类图像数据集及Matlab实现的图像分类程序。

通过Matlab矩阵操作加速的LITEKMEANS K-means聚类算法。

K 均值聚类用在叶病害检测上，真是挺实用的一个点子。图像分割、Otsu、背景剪裁这些图像的老朋友组合起来，就能从一张叶片图像中，把病害区域给揪出来，效率也还不错。如果你对农作物健康管理感兴趣，想做点图像智能识别的小项目，这套方法可以说是友好。配合 MATLAB，上手也不难，图像一，病叶一，连能不能治好都能预测一下，挺有意思的。