基于聚类的路标检测K-meansMATLAB（YUV）

基于聚类的路标检测（K-means）（MATLAB）(YUV)，由于采用YUV颜色空间，可以弥补对路标检测中的不足，识别效果良好。

%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‘）;
hol

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     文件        9447  2018-05-14 16:36  （YUV）\C_mean.m
     文件       22006  2010-05-11 18:23  （YUV）\K_means.fig
     文件       11324  2019-05-07 16:15  （YUV）\K_means.m
     文件       64512  2015-05-17 23:55  （YUV）\Kmeans.vsd
     文件      233120  1998-04-12 16:09  （YUV）\S3a.bmp
     文件       47104  2010-05-13 19:24  （YUV）\模式识别homework2.ppt
     文件       18355  2010-04-25 19:28  （YUV）\图片1.jpg
     文件      140902  2010-04-21 19:59  （YUV）\照片 064.jpg
     文件      188309  2010-04-21 20:03  （YUV）\照片 085.jpg
     文件      131347  2010-04-21 20:03  （YUV）\照片 088.jpg