基于MATLAB的GMM图像分割代码：高斯混合模型应用于image-segmentation

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本项目提供了一套基于MATLAB实现的GMM算法，用于执行高效准确的图像分割。通过应用高斯混合模型，该工具能够有效地区分和分离不同类型的图像区域，提升后续分析与处理的效果。此仓库使用GMM进行基本的图像分割。经过训练可以识别“苹果”像素和“非苹果”像素。该代码使用MATLAB编写，并从头开始实现期望最大化算法。档案结构： - main.m：用于训练GMM并在图像上进行测试。 - load_data.m：加载训练和测试图像以及真实蒙版的脚本。 - images文件夹：包含训练和测试图像。 - 掩码文件夹：包含用于测试和训练图像的地面真相掩膜。 - 结果文件夹：保存分割前后的苹果图片。未来发展领域包括进一步优化算法性能。

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基于MATLAB的GMM图像分割代码：高斯混合模型应用于image-segmentation

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本项目提供了一套基于MATLAB实现的GMM算法，用于执行高效准确的图像分割。通过应用高斯混合模型，该工具能够有效地区分和分离不同类型的图像区域，提升后续分析与处理的效果。此仓库使用GMM进行基本的图像分割。经过训练可以识别“苹果”像素和“非苹果”像素。该代码使用MATLAB编写，并从头开始实现期望最大化算法。档案结构： - main.m：用于训练GMM并在图像上进行测试。 - load_data.m：加载训练和测试图像以及真实蒙版的脚本。 - images文件夹：包含训练和测试图像。 - 掩码文件夹：包含用于测试和训练图像的地面真相掩膜。 - 结果文件夹：保存分割前后的苹果图片。未来发展领域包括进一步优化算法性能。

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