import cv2 import numpy as np # 读取图像 image = cv2.imread('path_to_image.jpg') # 将图像转换为二维数组 img_data = image.reshape((-1, 3)) 应用K-means聚类算法对图像的像素进行聚类: 使用sklearn.cluster模块中的KMeans类来执行K-means聚类。需要指定聚类的数量(即n_clusters参数)。 python ...
图形分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域。并提出感兴趣目标的技术和过程,它是由图像处理到图像分析的关键步骤,本案例利用K-Means聚类方法对图像的像素进行聚类实现图像分割 打开图像文件并显示 原图像如下 接着显示图像的信息和图像大小 显示图像的颜色模式 对图像数据进行聚类并显示每个像素的簇标号 ...
即把图像分割成若干不相交的区域,实质是像素的聚类过程,是图像处理的一种方法。可分为: 基于区域技术,如聚类算法 基于边缘技术 5、利用opencv2实现k-means cv2.kmeans(data, K, bestLabels, criteria, attempts, flags) 参数: data: 分类数据,最好是np.float32的数据,每个特征放一列。 K: 分类数,opencv2的...