基于FCM（模糊C均值聚类）的灰度图像分割

// FCM2.cpp : Defines the entry point for the console application.
//

#include “stdafx.h“

#include “FeatureMatrix.h“
#include “PartitionMatrix.h“
#include 
#include “FuzzyCMeansCluster.h“
#include “FCMImageSegmentation.h“
#include “cv.h“
#include 
int main2（int argc char* argv[]）
{

	printf（“Hello World!\n“）;

	CFeatureMatrix cfm（3）;

	double aa[3] = {1.525.025.7};



	cfm.AddFeatureVec（aa31）;

	cfm.AddFeatureVec（aa31）;	
	
	cfm.AddFeatureVec（aa31）;
	cfm.AddFeatureVec（aa31）;

// 	cfm.ToString（cout）;
// 
// 	cfm.Clone（）->ToString（cout）;
	int ij;
	


	PartitionMatrix cpm（35）;

	for（ i =0;i<3 ;i++）
		for（int j=0;j<5;j++）
			cpm.SetElement（jii）;

// 	cpm.ToString（cout）;
// 
// 	cpm.Clone（）->ToString（cout）;


	double bb[3] = {1.525.025.7};
	double cc[3] = {2.525.026.7};

	CFeatureVector* vecA = new CFeatureVector（bb31）;
	CFeatureVector* vecB = new CFeatureVector（cc31）;	

//	double dis = FuzzyCMeansCluster::EuclideanDistance（vecAvecB）;

//	printf（“%f“dis）;
	
	CFeatureMatrix cfm1（1）;
	double saa[] = {123567};
	double wei[] = {111111};
	for（i=0;i<6;i++）
	{
		cfm1.AddFeatureVec（saa+i1wei[i]）;
	}

//	cfm1.ToString（cout）;
	double sbb[] = {0.53.5};
	CFeatureMatrix cfm1cnt（1）;
	for（i=0;i<2;i++）
	{
		cfm1cnt.AddFeatureVec（sbb+i11）;
	}

//	cfm1cnt.ToString（cout）;

	PartitionMatrix* mx = new PartitionMatrix（26）;
 //	FuzzyCMeansCluster::CaculatePartitonMatrix（&cfm1&cfm1cntmx2.0）;

//	mx->ToString（cout）;

//	FuzzyCMeansCluster::CaculateCenter（&cfm1&cfm1cntmx2.0）;

//	cfm1cnt.ToString（cout）;
// 
// 	double matrixD = FuzzyCMeansCluster::MaxtrixDistanceNorm（&cfm1cnt&cfm1cnt）;
// 
// 	printf（“%f“matrixD）;

//	PartitionMatrix* rmx = FuzzyCMeansCluster::FCM（&cfm1&cfm1cnt21000.001） ;

	IplImage * test = cvCreateImage（cvSize（55）IPL_DEPTH_8U1）	;
	for（i =0;i<5 ;i++）
		for（int j=0;j<5;j++）
			CV_IMAGE_ELEM（testucharij） = i*10+j;

	IplImage* lena = cvLoadImage（“b-2.jpg“CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE）;
	IplImage* lena2 = cvCloneImage（lena）;
	IplImage* lenaseg = cvCloneImage（lena）;

	cvSmooth（lenalena2）;


	vector image;


//	CFeatureMatrix * mx1=	FCMImageSegmentation::ConvertImageDirectToVec（image）;

	double cn1[] = {00};
	double cn2[] = {8080};

	image.push_back（lena）;
	image.push_back（lena2）;
	CFeatureMatrix cen（2）;
	cen.AddFeatureVec（cn121）;
	cen.AddFeatureVec（cn221）;

// 	image.push_back（lena）;
// 	CFeatureMatrix cen（1）;
// 	cen.AddFeatureVec（cn111）;
// 	cen.AddFeatureVec（cn211）;

//	FCMImageSegmentation::SegmentImage（image&cenlenaseg）;
	FCMImageSegmentation::SegmentImageBy2DHist（image&cenlenaseg）;
	
	cvSaveImage（“seg.jpg“lenaseg）;

	cen.ToString（）;
	
//	mx1->ToString（）;
	system（“pause“）;
	return 0;
}
	


int seg_by_1feature（IplImage* src）
{

	int ij;

	int dim = 1;
	
	
	
	IplImage* dst = cvCloneImage（src）;

	vector