n_clusters=2):# 将图像转换为灰度图gray=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 将图像数据转换为二维数组h,w=gray.shape[:2]img_array=gray.reshape((-1,1))# 使用KMeans进行聚类kmeans=KMeans(n_clusters=n_clusters)labels
首先我们会生成采样点,采样点包括原始图像中的所有像素点,采样点用32位浮点数表示,接着我们会定义一个标记矩阵labels,用来存放kmeans的结果。该矩阵中存放的是索引的采样点属于那一个簇,在本例子中,值应该是0,1或2,因为有3个簇。 //生成一维采样点,包括所有图像像素点,注意采样点格式为32bit浮点数。 Mat samp...
简介:本章我们用kmeans算法实现一个简单图像的分割。如下面的图像,我们知道图像分3个簇,背景、白色的任务,红色的丝带以及帽子。 Mat img = cv::imread("../kmeans.jpg"); namedWindow("image"); imshow("image", img); 首先我们会生成采样点,采样点包括原始图像中的所有像素点,采样点用32位浮点数表示,接...
直接转变类型不太合适,因为kmeans.cluster_centers_毕竟是类似于一个属性值的东西,而且这个名字太长,换一个简短的也是好的。故重新复制一份再使用astype更改数据类型即可。 恢复被打平的结果 上面便提到,kmeans.labels_是一个一维数组,但是图片是二维的,所以将其恢复过来即可: label=kmeans.labels_.reshape((height...
之前分享过kmeans算法(传送门:数据挖掘算法—K-Means算法),这期分享一下使用 Kmeans聚类实现颜色的分割,使用 L*a*b* 颜色空间和 K 均值聚类自动分割颜色。 步骤1:读取图像 读取hestain.png, he = imread('hestain.png');imshow(he), title('H&E image'); ...
聚类算法中的第一门课往往是K均值聚类(K-means),因为其简单高效。本文主要谈几点初学者在使用K均值聚类时需要注意的地方。 1. 输入数据一般需要做缩放,如标准化。...我个人倾向于后者的看法,K均值虽然易懂,但效果一般,如果多次运行的结果都不稳定,不建议使用K均值。
K-Medoids聚类算法是一种基于中心点的聚类算法,与K-Means算法相比,它选择的中心点必须是实际数据点,因此更适用于处理离群点的情况。K-Medoids聚类算法的优势包括: 鲁棒性:K-Medoids算法对离群点的影响较小,能够更好地处理异常值。 解释性:质心是实际数据点,更容易解释和理解聚类结果。 可扩展性:K-Medoid...