技术标签: matlab image K-means分类 编程 gui
参考:《Matlab实用教程》
Matlab中提供了函数句柄(function handle)的使用,定义方法为:
h_function1 = @function1;
或
h_function1 = str2func(function1);
函数句柄包含了函数的路径、函数名、类型及可能存在的重载方法。
函数句柄有什么作用呢?
(1)函数的调用,范围更广、速度更快;
(2)使函数调用像使用变量一样方便简单;
例如在GUI设计中,
以函数句柄作为结构数组元素:
gui_State = struct('gui_Name', mfilename, ...
'gui_Singleton', gui_Singleton, ...
'gui_OpeningFcn', @guideTemp2_OpeningFcn, ...
'gui_OutputFcn', @guideTemp2_OutputFcn, ...
'gui_LayoutFcn', [] , ...
'gui_Callback', []);
点击按钮,使用函数句柄执行子函数 ------ K均值图像分类
function pushbutton1_Callback(hObject, eventdata, handles)
[fname,pname] = uigetfile('*.*','Select Image');
I_rgb = imread([pname,fname]);
feval(@KmeansTemp1, I_rgb, handles );
GUI完整代码:
function varargout = guideTemp2(varargin)
% Last Modified by GUIDE v2.5 15-Nov-2016 15:14:25
% Begin initialization code - DO NOT EDIT
gui_Singleton = 1;
gui_State = struct('gui_Name', mfilename, ...
'gui_Singleton', gui_Singleton, ...
'gui_OpeningFcn', @guideTemp2_OpeningFcn, ...
'gui_OutputFcn', @guideTemp2_OutputFcn, ...
'gui_LayoutFcn', [] , ...
'gui_Callback', []);
if nargin && ischar(varargin{1})
gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1});
end
if nargout
[varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});
else
gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});
end
% End initialization code - DO NOT EDIT
% --- Executes just before guideTemp2 is made visible.
function guideTemp2_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin)
% Choose default command line output for guideTemp2
handles.output = hObject;
% Update handles structure
guidata(hObject, handles);
% UIWAIT makes guideTemp2 wait for user response (see UIRESUME)
% uiwait(handles.figure1);
global axes1_h;
axes1_h = handles.axes1;
% --- Outputs from this function are returned to the command line.
function varargout = guideTemp2_OutputFcn(hObject, eventdata, handles)
% Get default command line output from handles structure
varargout{1} = handles.output;
% --- Executes on button press in pushbutton1.
function pushbutton1_Callback(hObject, eventdata, handles)
[fname,pname] = uigetfile('*.*','Select Image');
I_rgb = imread([pname,fname]);
feval(@KmeansTemp1, I_rgb, handles );
% --- Executes during object creation, after setting all properties.
function axes1_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)
% Hint: place code in OpeningFcn to populate axes1
k均值图像分类函数代码:
function KmeansTemp1( I_rgb, handles )
%
% Image Classification by K-means
axes(handles.axes1); imshow(I_rgb); hold on; title('Origin Image');
% RGB to lab
C = makecform('srgb2lab');
I_lab = applycform(I_rgb, C);
ab = double(I_lab(:,:,2:3));
nrows = size(ab,1);
ncols = size(ab,2);
ab = reshape(ab,nrows*ncols,2);
nColors = 4;
[cluster_idx,cluster_center] = kmeans(ab,nColors,'distance','sqEuclidean','Replicates',3);
%使用k均值聚类算法得到的结果对图像进行标记
pixel_labels = reshape(cluster_idx,nrows,ncols);
axes(handles.axes2); imshow(pixel_labels,[]); title('Cluster Image');
%--------segmented_images------
segmented_images = cell(1,4);
rgb_label = repmat(pixel_labels,[1 1 3]);
for k = 1:nColors
color = I_rgb;
color(rgb_label ~= k) = 0;
segmented_images{k} = color;
end
axes(handles.axes3);
ntemp = round(sqrt(nColors));
for i=1:nColors
h(i)=subplot(ntemp,ntemp,i);
imshow(segmented_images{i});
end
%annotation(gcf,'textbox','String',{'Segmented Images'},'FontSize',15,...
% 'Position',[0.38 0.92 0.36 0.06],'edgecolor',get(gcf,'color'));
end
实验结果:
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