K-Means是一种无监督学习算法,它可以帮助我们对图像像素进行分类,将其分成不同的区域。我们将逐步讲解K-Means聚类、数据规范化工具和图像处理工具的使用,并详细分析每段代码。 1. K-Means算法简介 K-Means算法是一种无监督学习算法,旨在将数据分成K个聚类。它通过最小化类内误差平方和(SSE)来将数据聚集在不同...
在图像处理中,K-means聚类算法常用于图像分割。算法可以将图像中的像素点按照颜色、纹理等特征划分为不同的区域,从而实现图像的自动分割。 1. 灰度图像分割 对于灰度图像,K-means聚类算法可以将像素点聚类成K个簇,然后使用每个簇内的质心点来替换簇内所有的像素点,从而实现图像颜色的量化压缩和层级分割。
假设存在一张100×100像素的灰度图像,它由10000个RGB灰度级组成,我们通过K-Means可以将这些像素点聚类成K个簇,然后使用每个簇内的质心点来替换簇内所有的像素点,这样就能实现在不改变分辨率的情况下量化压缩图像颜色,实现图像颜色层级分割。 在OpenCV中,Kmeans()函数原型如下所示: retval, bestLabels, centers = k...
文章首发:xmoon.info 图像分割是将图片将相似的部分分割成相同的块 Gestalt理论 解释物体分割的底层原理 将同一个东西群组在一起,集合中的元素可以具有由关系产生的属性 Gestalt中常见的一些分组的情况 现实生活中的分组现象 将这种思想转化为算法 K-Means聚类 主要思想:
K-Means之图像分割 图像分割就是利用图像自身的信息,比如颜色、纹理、形状等特征进行划分,将图像分割成不同的区域,划分出来的每个区域就相当于是对图像中的像素进行了聚类。单个区域内的像素之间的相似度大,不同区域间的像素差异性大。这个特性正好符合聚类的特性,所以你可以把图像分割看成是将图像中的信息进行聚类...
一、十大经典算法 1、K-means K均值(无监督算法,聚类算法,随机算法) 2、KNN(K Nearest Neighbor) K近邻(有监督算法,分类算法) 3、逻辑回...
K均值聚类（K-Means Clustering）是一种无监督学习方法，广泛应用于数据挖掘、图像处理和机器学习等领域。该算法通过将数据集划分为K个簇（clusters），使得每个簇内的数据点尽可能相似，而不同簇之间的数据点尽可能不同。在图像处理中，K均值聚类可以用于图像分割，将图像中的像素点划分为不同的区域，每个区域具有...
OpenCV 提供了cv2.kmeans( samples, nclusters(K), criteria, attempts, flags ) 函数用于颜色聚类。 1.样本:应为np.float32数据类型,并且每个特征应放在单列中。 2. nclusters(K):最后需要的簇数 3. criteria:迭代终止准则。当满足该标准时,算法迭代停止。实际上,它应该是一个包含 3 个参数的元组。它们是...
在利用K-Means++算法进行图像分割时,将图像中的每一个像素点作为一个样本,对RGB图像来说,每个样本包括三维:(151, 169, 205),通过归一化,将每个通道的值压缩到[0,1]区间上。数据的导入和处理如下面程序所示: #coding:UTF-8 import Image as image ...
kmeans图像分割python k-means图像分割 图像分割就是利用图像自身的信息,比如颜色、纹理、形状等特征进行划分,将图像分割成不同的区域,划分出来的每个区域就相当于是对图像中的像素进行了聚类。单个区域内的像素之间的相似度大,不同区域间的像素差异性大。这个特性正好符合聚类的特性,所以你可以把图像分割看成是将...