ds?=?10:50:300;
K=50000;
LAB_DIFF=8;
PERCENTAGE?=?0.05;
PERCEPTUAL?=?1;??%?1?for?regular?0?for?gaussian
disp（sprintf（‘angitest:?perceptual?=?%d‘PERCEPTUAL））;

%?[pyrmksconfsigmamu]?=?preprocess（‘images/easyim1.jpg‘?ds?K?LAB_DIFF?PERCENTAGEPERCEPTUAL）;

[mksconf]?=?segment（‘images/easyim1.jpg‘?ds?K?LAB_DIFFPERCENTAGEPERCEPTUAL）;

%?-------------------------------------------------------------------------------
%?**?OLD?TESTING?STUFF?BELOW

%??
%?%?we?need?a?better?test?image!
%?orig?=?imread（‘images/easyim1.jpg‘?‘JPG‘）;
%?im?=?double（orig）./255;
%?[hwc]=?size（im）;
%?
%?%?viewing?distances?1-10m?convert?to?inches
%?ds=1:2:10;??
%?ds?=?ds.*100/2.54;
%?%ds=[1?12?24?36];
%?ds?=?10:50:300;
%?
%?%?perceptual?filters!
%?M=createPyramid（im?ds）;
%?showPyramid（Mds）;
%?
%?%?grab?the?coarsest?img?and?show?me
%?lowimg?=?M（:::end）;
%?
%?%?---?taken?from?showPyramid?---
%?RGB_WHITE?=?[1?1?1]‘;
%?figure;
%?whiteXYZ?=?changeColorSpace（RGB_WHITE?cmatrix（‘rgb2xyz‘））;
%?whiteXYZ?=?whiteXYZ./whiteXYZ（2）*100;
%?load?displayGamma;
%?thisXYZ?=?lab2xyz（lowimg?whiteXYZ）;
%?imgLinearRGB?=?changeColorSpace（thisXYZ?cmatrix（‘xyz2rgb‘））;
%?imgRGB?=?dac2rgb（imgLinearRGBinvGamma）;
%?imagesc（imgRGB./255）;
%?
%?%?IGNORE?THIS?CRAP
%?%?primary=zeros（243）;
%?%?primary（11:）=[1?1?1];
%?%?primary（12:）=[1?0?0];
%?%?primary（13:）=[0?1?0];
%?%?primary（14:）=[0?0?1];
%?%?primary（21:）=[0?0?0];
%?%?primary（22:）=[1?1?0];
%?%?primary（23:）=[0?1?1];
%?%?primary（24:）=[1?0?1];
%?%?primaryXYZ?=?changeColorSpace（primary?cmatrix（‘rgb2xyz‘））;
%?%?primaryXYZ?=?primaryXYZ./primaryXYZ（112）*100;
%?%?primaryLAB?=?xyz2lab（primaryXYZwhiteXYZ）
%?
%?[cmasksmusgroupsmp]?=?kmeansClusters（lowimg?10000）;?
%?%?10000?-->?95?clusters
%?%?1000?-->?36?clusters
%?
%?%?merge
%?[newc?newg?newmp?newmu]?=?clusterMerge（lowimggroupsmpcmasksmus（:3:5））;
%?figure
%?colors=colormap（bone（size（newc3）+1））;
%?cmap?=?zeros（max（newg（:））3）;
%?count=size（colors1）;
%?cmapind=unique（newg（:））;
%?for?ind=1:count
%?????cmap（cmapind（ind）+1:）?=?colors（ind:）;
%?end
%?colormap（cmap）;
%?imagesc（newg）;
%?title（‘merged?clusters‘）?
%?
%?%?core?clusters
%?[stdsmeansconfsnewc2]=formCoreClusters（lowimgnewc）;
%?
%?numClusters=size（newc23）;
%?figure
%?showme?=?zeros（hw）;
%?for?ind=1:numClusters
%?????indices=find（newc2（::ind）~=0）;
%?????showme（indices）?=?ind;
%?end
%?imagesc（showme）
%?colormap（bone（numClusters+1））
%?colorbar;
%?title（‘core?clusters‘）

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
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?????目錄???????????0??2013-09-14?18:39??彩色圖像的分割。算法主要是利用聚類算法\images\CVS\
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............此處省略35個文件信息