vc = vc1; 1. else 1. vc = vc2; 1. end 1. for i = 1:1:256 1. dij = norm(count(i)-vc); 1. di1 = norm(count(i)-vc1); 1. di2 = norm(count(i)-vc2); 1. u(i,j) = (dij/di1).^2+(dij/di2).^2;% m = 3 1. u(i,j) = 1/u(i,j); 1. end 1. end...
使用FCM的思想对图像进行聚类域划分的思路是:设准备处理图像I的大小是S×H,即对颜色聚类颜色分析的个数是N,N = S×H,则图像I可表示成集合,I={p1 ,p2 ...,pn }。图像被分为c类,每个类的聚类中心为V={v1,v2 ...,vc },用uik表示像素pk隶属于聚类中心Vi的隶属度,定义图像的隶属度矩阵U。具体算法如...
qgzvcyxjfr/fcm master 2 Branches14 Tags Code This branch is 37 commits behind decision-labs/fcm:master. Folders and files Latest commit qgzvcyxjfr Update fcm.gemspecMar 22, 2022 196ab10· Mar 22, 2022 History92 Commits .github/workflows Update GitHub Actions Dec 31, 2021 lib Merge pull...
VCEFCMG551H401MO 24V NF8327B122 VCEFCM8551G418 电磁阀是利用电能流线圈产生电磁吸力将阀芯吸引。分为敞开与常闭两类。配合压力,温度传感器等电气设备实现自动控制。 美国ASCO JOUCOMATIC公司是世界500强之一的美国艾默生集团成员,是一家主 要生产和销售流体控制阀以及气动控制元件的跨国公司,具有100多年的生产技术 ...
基于FCM(模糊C均值聚类)的彩色度图像分割 VC开发多听**无益 上传239.86 KB 文件格式 rar FCM 图像分割 阈值分割 模糊C均值聚类 彩色图像分割 使用FCM算法对彩色图像进行分割,效果非常好,唯一的缺陷就是速度比较慢。编译需要OpenCV点赞(0) 踩踩(0) 反馈 ...
式中,v = ( v1,v2,…,vc) ,m > 1 为模糊参数,该参数决 定了聚类的模糊度,也就是数据点可以成为多个类的程度,大多数情况下m = 2。当式( 2) 取到最小值时结果最优。对于聚类中心,其取值为 因为隶属度存在约束条件,原最优问题转化为有约束条件的最小值问题,其数学描述为: ...
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式中n为样本数据点的数目,c为类别数目,通常1<c<n;m>1为一个标量;dij(xj, vi)=‖xj-vi‖示数据点xj心之间的欧氏距离;X={x1,x1,Λ,xn}⊂Rs点的集合,vi∈Rs为聚类的中心;μij表示数据点xj属于类中心vi的隶属度。U={μij}是一个n×c的模糊分割矩阵,V={v1,v2,Λ,vc}是一个s×c的矩阵。
其中U=(u ij)cxn为硬C-划分矩阵，V=(v1，v2，，，vc)为C个聚类中⼼，||·||代码欧式距离。HCM算法的具体流程如下：初始化：指定聚类类别数C，2<=C<=n，n是数据个数，设定迭代停⽌阈值Ɛ，初始化聚类中⼼V0，设置迭代计数器b=0；步骤⼀：根据下⾯的公式计算或更新划分矩阵U 步骤⼆：根据...
图像被分为c类,每个类的聚类中心为V={v1,v2 ...,vc },用uik表示像素pk隶属于聚类中心Vi的隶属度,定义图像的隶属度矩阵U。具体算法如下: 步骤一:把源图像和目标图像分别从RGB转换到lαβ空间。 步骤二:确定待处理图像聚类域个数c,然后初始化聚类中心。假设加权指数m=2,设定处理的最大迭代次数为50。