K-mean

介绍了如何使用K-mean算法对DCM医学图像进行聚类分割，并提供了样例图以及可直接运行的代码。如果您觉得有用，请及时评论，为后来者提供参考。

这段代码展示了k-means、mean-shift和normalized-cut分割方法的比较测试。其中，仅使用颜色的k-means分割，颜色加空间的k-means分割，仅使用颜色的均值偏移分割，颜色加空间的均值偏移分割以及使用颜色和空间数据的normalized-cut分割。k-means的参数是簇数“K”，mean-shift的参数是平均位移带宽“bw”，normalized-cut的参数包括颜色相似度“SI”、空间相似度“SX”、空间阈值“r”和保持分区的最小Ncut值“sNcut”等。对于normalized-cut，使用了Naotoshi Seo的经过修改的实现。

使用Matlab实现meanshift算法进行目标跟踪。

随着研究的进展，Mean Shift算法在图像处理和数据分析中得到广泛应用。这一算法利用数据点密度信息来发现数据集中的高密度区域，是一种非常有效的聚类方法。在Matlab中，可以通过简单的代码实现Mean Shift算法，帮助研究人员和工程师快速分析和处理数据。

在MATLAB中，可以通过编程实现对图像像素的均值和熵值的计算。这是图像处理中的重要步骤，能够帮助分析图像的复杂度和信息量。 图像像素均值计算 读取图像数据：首先使用 imread 函数读取指定的图像文件。 计算均值：通过 mean2 函数计算图像的像素均值。 图像熵值计算 灰度转换：若图像为彩色图像，需先使用 rgb2gray 函数转换为灰度图像。 熵值计算：使用 entropy 函数获取图像的熵值，用于表示图像的复杂度。 通过上述步骤，能够利用MATLAB快速获得图像的基本统计信息，从而进一步深入分析图像特性。

(2) 夹角余弦法: ∑ ∑ ∑ = = = ⋅ ⋅ = m k jkik m k jkik ij xx r 1 1 22 1 ， ),,2,1,( nji L=(3) 相关系数法: ∑ ∑ ∑ = = = −⋅− = m k jjkiik m k jjkiik ij xxxx r 1 1 22 1 )()( ， ),,2,1,( nji L=(4) 指数相似系数法: ∑ = ⎪⎭ ⎪ ⎬ ⎫ ⎪⩩ ⎪ ⎨ ⎧ − −= m k k jkik ij s xx m r 1 2 2 , )( 4 3 exp 1其中∑ = = n i ikk xn x 1 1 ， ∑ = −= n k kikk xxn s 1 2)( 1 ， ),,2,1( mk L=(5) 大小值法: ∑ ∑ = = ∨ ∧ = m k jkik ij xx r 1 1 )( ， ),,2,1,,0( njixij L=>(6) 算术平均值法

这是一个基础的mean shift目标跟踪算法，适合本科毕设同学作为参考。该算法利用matlab平台实现，帮助学生理解目标跟踪的基本原理和实现过程。

图像均值 MATLAB 代码概述 这是在 OuluVS2 数据集 上测试的 端到端多视图唇读 的 Python 实现。如果在研究中使用该包，请引用以下论文： [1] 端到端多视图唇读，S. Petridis、Y. Wang、Z. Li、M. Pantic，2017年9月，英国机器视觉会议。 依赖项：运行代码需要以下依赖项： miniconda2、matplotlib、pydotplus、scikit-learn、Pillow。建议使用 miniconda 管理 Python 环境，CUDA 安装不是必需的。数据集 OuluVS2 收集于芬兰奥卢大学，促进视觉语音识别研究，使用前需签署许可协议。成功下载数据集后，您可以使用提供的脚本进行预处理。

以下是Andersen和Knudsen (2009)论文中描述的简单插值函数，用于加载.nc数据和插值平均动态地形。您可以从以下地址下载1分钟分辨率的.nc数据：ftp://ftp.spacecenter.dk/pub/DTU10/1_MIN/DTU10MDT_1min.nc，然后使用插值功能。Andersen, OB和P. Knudsen (2009)，DNSC08平均海面和平均动态地形模型，J. Geophys. Res., 114, C11001, doi:10.1029/2008JC005179。

图像的均方误差的MATLAB代码，涉及标签多样性的深序回归，这是实施的官方代码库，接受ICPR2020。代码作者：Axel Berg。依赖关系包括深度学习工具箱的MATLAB 2020a和CUDA 10.1。数据集准备：在脚本中设置数据集的正确路径后，下载对齐并裁剪的UTKFace图像，运行age/data/createCroppedUtkDataset.m，以创建用于读取图像的数据存储对象。训练/测试拆分与“Coral-CNN”中使用的拆分相同。对于Biwi数据集，我们使用FSA-Net论文中所述的协议2（70-30的训练/测试拆分）。您可以使用原始代码准备数据集并将拆分存储为.mat文件。历史图像数据集需下载并添加，将date/dateParameters.m变量设置为指向它。培训与评估：对每个数据集，运行迭代脚本以训练ResNet50主干进行10次迭代，并将平均误差结果保存在文件中。所有方法的超参数相同，并在单个函数中定义。支持以下损失函数：L2。