图像分割是图像分析和模式识别的首要问题,它在很大程度上决定着图像的最终质量分析和判别分析的结果,半监督聚类是目前机器学习和数据挖掘领域的一个研究热点,吸引了众多学者对该领域进行研究,并取得了一定的研究成果。本文对图像分割方法和半监督聚类方法进行了研究,提出了两种基于半监督聚类的图像分割算法,并通过实验对其...
在图像处理中,通过K-Means聚类算法可以实现图像分割、图像聚类、图像识别等操作,本小节主要用来进行图像颜色分割。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...
在图像处理中,通过K-Means聚类算法可以实现图像分割、图像聚类、图像识别等操作,本小节主要用来进行图像颜色分割。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...
图像分割:最后,我们根据每个像素点所属的聚类,将图像分割成不同的区域。每个区域都具有相似的像素值,从而实现了图像的分割。 三、实际应用与操作建议 在实际应用中,K-Means聚类算法可以用于分割灰度图像和彩色图像。对于灰度图像,我们可以将像素点的灰度值作为特征进行聚类;对于彩色图像,我们可以将像素点的RGB值作为特...
图像分割:利用图像的灰度、颜色、纹理、形状等特征,把图像分成若干个互不重叠的区域,并使这些特征在同一区域内呈现相似性,在不同的区域之间存在明显的差异性。然后就可以将分割的图像中具有独特性质的区域提取出来用于不同的研究。 1. 应用 在机车检验领域,可以应用到轮毂裂纹图像的分割,及时发现裂纹,保证行车安全。
二.K-Means聚类分割灰度图像 在图像处理中，通过K-Means聚类算法可以实现图像分割、图像聚类、图像识别等...
基于k-means算法的图像分割(适用于灰度图) :param input_signal: 输入图像 :param center_num: 聚类中心数目 :param threshold: 迭代阈值 :return: '''input_signal_cp=np.copy(input_signal)# 输入信号的副本input_row,input_col=input_signal_cp.shape# 输入图像的尺寸pixls_labels=np.zeros((input_row,inp...
基于K-means聚类的图像分割 K-means算法用于聚类分析,广泛用于机器学习领域。 下面借用百度百科的解释,个人觉得讲的还算清楚: k-means 算法接受参数 k ;然后将事先输入的n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足:同一聚类中的对象相似度较高;而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中...
二.K-Means聚类分割灰度图像 在图像处理中,通过K-Means聚类算法可以实现图像分割、图像聚类、图像识别等操作,本小节主要用来进行图像颜色分割。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...
摘要:本篇文章主要讲解基于理论的图像分割方法,通过K-Means聚类算法实现图像分割或颜色分层处理。 本文分享自华为云社区《[Python图像处理] 十九.图像分割之基于K-Means聚类的区域分割》,作者: eastmount。 本篇文章主要讲解基于理论的图像分割方法,通过K-Means聚类算法实现图像分割或颜色分层处理。基础性文章,希望对你有...