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搜索资源 - k-means image segmentation
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基于K-Means的纹理图像分割，利用k-means方法实现对于纹理的图像分割-K-Means-based texture image segmentation using the k-means method implementation for texture image segmentation
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该方法采用gabor提取纹理特征，最后采用k-means方法聚类进行图像分割-The method uses gabor texture features extraction, and finally using k-means clustering methods for image segmentation
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k-means Clustring sub routine very useful Texture Image Segmentation
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KMEANS源代码：k-means 聚类算法 图像处理分割-KMEANS源代码：k-means clustering algorithm for image processing segmentation
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主要采用聚类的算法实现图像的分割，其算法是k-means，图像分割的效果较理想。-The main clustering algorithm using image segmentation, the algorithm is the k-means, image segmentation results is ideal.
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K-means彩色图像分割，有实验报告，main文件中还有区域生长的算法。-K-means color image segmentation, with experimental report.
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K均值图像分割代码，图像处理初学者可以参考。-K-means image segmentation code, can refer to the beginner.
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一种简单的K均值图像分割方法，已通过测试，可用。-one method of K-means image segmentation，has been tested，useful
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K-Means Image Segmentation
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k均值用于图像分割，对于相同颜色但深度不一样可以分割。-k-means for image segmentation, the same color depth can be split.
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在诸多的图像分割算法中，K-means聚类方法体现出了高效性和简洁性。该代码完整实现了k-means算法，并利用该算法进行图形分割。k-means 算法接受参数 k，然后将事先输入的n个数据对象划分为 k个聚类以使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高，不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”（引力中心）来进行计算的。-This code implements the K-means method for image segmentation,
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k均值图像分割源码，可对灰度图像进行三类聚类-k-means image segmentation source, three types of clustering of grayscale images
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基于K-eans聚类算法的图像分割方法，对学习理解K-eans聚类能提供很大的帮助。-Image segmentation method based on K-eans clustering algorithm,which provides a great help in learning to understand the K-eans cluster.
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图像分解算法，四种方法可选，包括threshold, K means threshold, region growing以及gradient based segmentation-Image decomposition algorithm, four methods available, including the threshold, K means threshold, region growing and gradient based segmentation
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segmentation of brain from MRI image using k-means-segmentation of brain from MRI image using k-means
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用于图像分割的方法很多，其中基于K均值的图像分割方法较为常用，本程序附有详细注解-Image segmentation method based on K-means, with detailed notes
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K均值，ISODATA算法进行图像分割算法-K-means, ISODATA algorithm for image segmentation algorithm
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Generate the code for K-means algorithm for image segmentation
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利用K均值进行图像分割，无需利用“苹果为红色”这个先验知识，而只需利用图像本身的特征——前景与背景区别较明显-The use of K-means image segmentation, without the use of " red apple" This a priori knowledge, and simply use the characteristics of the image itself- the more obvious differences betwe
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k-means用于图像分割，其中包干用于测试的图像及测试的结果-k-means for image segmentation， it contains test images and the results
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