路标识别与提取采用聚类方法C-meansK-means

路标识别与提取（采用聚类方法）（C-means）（K-means）能对路边进行有效识别和提取，采用MATLAB 语言编写。

%C均值聚类算法
clear 
clc
[filenamepathname] = uigetfile（‘*.jpg‘‘读取图片文件‘）;%选择图片文件
if isequal（filename0）   %判断是否选择
    msgbox（‘没有选择任何图片‘）;
else
    pathfile = fullfile（pathnamefilename）;   %获得图片路径
    RGB = imread（pathfile）;   %将图片读入矩阵
    YUV = rgb2ycbcr（RGB）;%转成YUV
    figure;

    imshow（YUV）;    %绘制图片
end

size_image = size（YUV（::1））;     
YUV = double（YUV）;   

i = 1:1:size_image（1）;
j = 1:1:size_image（2）;
data = zeros（size_image（1）*size_image（2）2）;



for i = 1:size_image（1）;            %data为n*m矩阵，n为样本点个数，m为么个特征的维数
    for j = 1:size_image（2）;
        data（j+（i-1）*size_image（2）1） = YUV（ij1）;
        data（j+（i-1）*size_image（2）2） = YUV（ij3）;
    end
end


[centerUobj_fcn] = fcm（data4）;   %模糊C聚类算法


figure
plot（data（:1）data（:2）‘o‘）;
hold on;
maxU = max（U）;
index1 = find（U（1:） == maxU）;
index2 = find（U（2:） == maxU）;
index3 = find（U（3:） == maxU）;
index4 = find（U（4:） == maxU）;
plot（data（index11）data（index12）‘og‘）;
plot（data（index21）data（index22）‘or‘）;
plot（data（index31）data（index32）‘ob‘）;
plot（data（index41）data（index42）‘oy‘）;
%画聚类中心
plot（center（11）center（12）‘xr‘‘MarkerSize‘15‘LineWidth‘3）;
plot（center（21）center（22）‘xb‘‘MarkerSize‘15‘LineWidth‘3）;
plot（center（31）center（32）‘xy‘‘MarkerSize‘15‘LineWidth‘3）;
plot（center（41）center（42）‘xk‘‘MarkerSize‘15‘LineWidth‘3）;
title（‘分类结果‘）;
hold off;






figure


result = zeros（size_image（1）size_image（2）3）+255;

a1 = fix（index1/size_image（2））;
b1 = rem（index1size_image（2））;

sizea1 = size（a1）;
sizeb1 = size（b1）;



%画第一类点
for i = 1:size_image（1）;
    temp_a1 = any（a1==i）;
    if（temp_a1==1）
        pos_a1 = find（a1 == i）;
        size_pos_a1 = size（pos_a1）;
        b_block = b1（pos_a1（1）:（pos_a1（1）+size_pos_a1（2）-1））;
        for j = 1:size_image（2）;
            temp_b1 = any（b_block == j）;
            if（temp_b1 == 1）
                result（ij:） = [100];
            end
        end
    end
end



a2 = fix（index2/size_image（2））;
b2 = rem（index2size_image（2））;

sizea2 = size（a2）;
sizeb2 = size（b2）;



%画第二类点
for i = 1:size_image（1）;
    temp_a2 = any（a2==i）;
    if（temp_a2==1）
        pos_a2 = find（a2==i）;
        size_pos_a2 = size（pos_a2）;
        b_block = b2（pos_a2（1）:（pos_a2（1）+size_pos_a2（2）-1））;
        for j = 1:size_image（2）;
            temp_b2 = any（b_block == j）;
            if（temp_b2 == 1）
                result（ij:） = [010];
            end
        end
    end
end
             

a3 = fix（index3/size_image（2））;
b3 = rem（index3size_image（2））;

sizea3 = size（a3）;
sizeb3 = size（b3）;



%画第三类点
for i = 1:size_image（1）;
    temp_a3 = any（a3==i）;
    if（temp_a3==1）
        pos_a3 = find（a3==i）;
        size_pos_a3 = size（pos_a3）;
        b_block = b3（pos_a3（1）:（pos_a3（1）+size_pos_a3（2）-1））;
        for j = 1:size_image（2）;
            temp_b3 = any（b_block == j）;
            if（temp_b3 == 1）
   

 属性            大小     日期    时间   名称
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     目录           0  2018-05-14 13:55  聚类\
     文件      188309  2018-05-08 20:35  聚类\1.jpg
     文件      140902  2018-05-08 20:35  聚类\2.jpg
     文件      131347  2018-05-08 20:35  聚类\3.jpg
     文件        6192  2018-05-14 16:09  聚类\C_mean.asv
     文件        9447  2018-05-14 16:36  聚类\C_mean.m
     文件      150101  2018-05-12 08:40  聚类\fizzyC_RGB_3.fig
     文件     2085162  2018-05-14 13:54  聚类\fuzzyC1.fig
     文件     2035652  2018-05-14 13:55  聚类\fuzzyC2.fig