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。
Step3: 加载K-means聚类算法: 选取聚类中心个数 #加载Kmeans聚类算法km = KMeans(n_clusters= 3)#其中n clusters属性指定了聚类中心的个数为3 Step4: 对像素点进行聚类并输出: 对像素点进行聚类并输出心依据聚类中心,对属于同一聚类的点使用同样的颜色进行标记。 #聚类获取每个像素所属的类别label = km.fit_...
基于Python编写的聚类算法Kmeans和HAC进行的图像分割QQ 6928827, 视频播放量 197、弹幕量 0、点赞数 2、投硬币枚数 0、收藏人数 2、转发人数 0, 视频作者 2zcode, 作者简介 猿创代码.精彩展示.运行无错!,相关视频:基于MMLAB的计算机视觉入门到实战教程(图像分类、图像分
二、图像分割简介 理论知识参考:【基础教程】基于matlab图像处理图像分割【含Matlab源码 191期】 三、部分源代码 function[mu,mask]=kmeans(ima,k) %功能:运用k-means算法对图像进行分割 %输入:ima-输入的灰度图像k-分类数 %输出:mu-均值类向量mask-分类后的图像 ima=double(ima); copy=ima; ima=ima(:); ...
传统的K-means在聚类算法在进行图像分割处理时,由于其算法本身的一些缺陷,使得图像颜色像素在进行聚类时会出现比较高误分类率,为了降低这一比率本文将一种改进的K-means聚类方法应用于图像分割研究中,取得明显的效果。根据我的了解在使用K-means算法时会用到Python语言,Python提供了高效的高级数据结构,还能简单有效地...
对图像进行颜色区域分割.将图像转换到CIE Lab颜色空间,用K均值聚类分析算法对描述颜色的a和b通道进行聚类分析;通过提取各个颜色区域独立成为单色的新图像,对图像进行分割处理.实验结果表明,在CIE Lab空间使用K—means聚类算法可以有效地分割彩色纺织品图像的颜色区域. ...
结果与分析1原始图像2k均值分割后的图像3改进的k均值分割后的图像图31实验表明基于粗糙集理论和k均值聚类算法的图像分割方法比随机选取聚类的中心点和个数减少了运算量提高了分类精度和准确性而且对于低对比度多层次变化背景的图像的形状特征提取具有轮廓清晰算法运行速度快内存占用小等特点是一种有效的灰度图像分割算法...
彩色图像作为原始数据,基于K-means聚类算法对图像进行分割实验,并采用混淆矩阵方法检验K-means算法的性能.实验结果表明:Tree和Boy彩色图像的RGB(三原色)特征空间分割精度分别为57.6%和60.4%;而Lab特征空间分割精度分别为62.8%和65.3%.这说明Lab特征空间比RGB特征空间的精度更高,更适合应用于K-means聚类算法分割彩色图像...
根据聚类中心，将所有样本点分为最相似的类别。这需要一个有效的盘踞，平方差是最常用的度量方式，如下 我们知道：无论是灰度图还是RGB彩色图，实际上都是存有 灰度值的矩阵，所以，图像的数据格式决定了在图像分割方向上，使用K-means聚类算法是十分容易也十分具体的。click me ...
为聚类中心, ,共 个类别 2 应用于图像分割 我们知道:无论是灰度图还是RGB彩色图,实际上都是存有 灰度值的矩阵,所以,图像的数据格式决定了在图像分割方向上,使用K-means聚类算法是十分容易也十分具体的。 2.1 Code 导入必要的包 importnumpyasnpimportrandom ...