使用 K-Means 聚类的基于颜色的分割答案

【问题标题】：Color-Based Segmentation Using K-Means Clustering [duplicate]使用 K-Means 聚类的基于颜色的分割
【发布时间】：2018-01-12 02:03:34
【问题描述】：

您好，我发现了这篇关于从图像中分割颜色的教程

那里有一部分颜色被分割成3部分

特别是这部分代码

    for k = 1:nColors
     color = he;
     color(rgb_label ~= k) = 0;
     segmented_images{k} = color;
    end

现在输出被分成 3 种不同的颜色

IE。

图片 1 仅包含蓝色

图片 2 只包含黄色

图片 3 仅包含棕色

现在我要问的是如何才能获得棕色分区？在我的示例中，棕色的位置为 3，但有时当我对其他图像进行分区时，棕色的位置变为 2。使用 LAB 基于颜色的分割时，如何确定哪种颜色进入哪个分区？

提前致谢:)

【问题讨论】：

【解决方案1】：

您可以使用每个组的平均值来决定并将其与您定义的标准平均值进行比较。这样，您可以通过算法定义哪个分类组接近您的“棕色”组并使用棕色。

【讨论】：