A=imread（‘E:\0圖像處理\0試驗刀具圖片\拍攝圖片\2西飛（第2批）\前刀面（西飛整硬刀）\直徑20，R10\6.bmp‘）;
O=imrotate（A0‘bilinear‘‘crop‘）;%旋轉圖像，線性插值
figureimshow（O）;
title（‘旋轉圖，0‘）;
F1=imcrop（O）;%非交互式圖像裁剪
figureimshow（F1）;
title（‘裁剪區(qū)域[1440600200200]‘）;
img?=?double（F1）;
cluster_num?=?3;%設置分類數(shù)
maxiter?=?60;%最大迭代次數(shù)
%-------------隨機初始化標簽----------------
%label_c=repmat（[1?2?3]size（img1）size（img2））;
%label=label_c（:1:size（label_c2）/3）;
label=randi（[1cluster_num]size（img））;%隨機給出每一個像素點的類別（12...cluster_num類）
%-----------kmeans最為初始化預分割----------
%label=kmeans（img（:）cluster_num）;
%label=reshape（labelsize（img））;
iter?=?0;
while?iter?????%-------計算先驗概率---------------
????%這里我采用的是像素點和3*3領域的標簽相同
????%與否來作為計算概率
????%------收集上下左右斜等八個方向的標簽--------
????label_u?=?imfilter（label[010;000;000]‘replicate‘）;%復制上邊界
????label_d?=?imfilter（label[000;000;010]‘replicate‘）;%復制下邊界
????label_l?=?imfilter（label[000;100;000]‘replicate‘）;%復制左邊界
????label_r?=?imfilter（label[000;001;000]‘replicate‘）;%復制右邊界
????label_ul?=?imfilter（label[100;000;000]‘replicate‘）;%左上角，復制上邊界，左邊界及左上角元素
????label_ur?=?imfilter（label[001;000;000]‘replicate‘）;%右上角，復制上邊界，右邊界及右上角元素
????label_dl?=?imfilter（label[000;000;100]‘replicate‘）;%左下角，復制左邊界，下邊界及左下角元素
????label_dr?=?imfilter（label[000;000;001]‘replicate‘）;%右下角，復制右邊界，下邊界及右下角元素
????p_c?=?zeros（3size（label1）*size（label2））;%size（label1）為label矩陣的行數(shù)，size（label2）為label矩陣的列數(shù)
????%計算像素點8領域標簽相對于每一類的相同個數(shù)
????for?i?=?1:cluster_num
????????label_i?=?i?*?ones（size（label））;
????????%通過相關獲得8個相同尺寸的矩陣，然后采用某一類數(shù)字表示的矩陣對其做差取非運算，獲得圖像中每個像素點
????????%8個方向上的標簽取值（即與某一類是否相同）
????????temp?=?~（label_i?-?label_u）?+?~（label_i?