% K-均值算法在图像分割是非常方便。这首先创建直方图，然后选择是我nitialized，簇的数量应该由%的用户和输入图像提供的应该是一个灰度图像。

资 源 简 介

% K-均值算法在图像分割是非常方便。这首先创建直方图，然后选择是我nitialized，簇的数量应该由%的用户和输入图像提供的应该是一个灰度图像。

详 情 说 明

K-均值算法在图像处理中常被用于快速实现图像分割任务。这种无监督学习方法特别适合处理灰度图像，通过将像素点按亮度值分组来简化图像信息。

实现过程首先需要将图像转换为灰度模式，因为单通道的亮度值比彩色三通道更易于聚类分析。算法核心步骤是：统计图像直方图作为输入数据，根据用户指定的聚类数目K初始化质心位置，通过迭代计算不断优化这些质心位置，最终将所有像素划分到最近的簇中。

值得注意的是，处理前对直方图进行适当的平滑处理能有效提升分割质量。这种基于像素亮度的分割方式虽然简单快速，但对于纹理复杂的图像可能会丢失重要细节，此时可考虑结合其他特征进行扩展。