用K-Means 做了图像的分割,其实不难发现 K-Means 聚类有个缺陷:聚类个数 K 值需要事先指定。如果你不知道该聚成几类,那么最好会给 K 值多设置几个,然后选择聚类结果最好的那个值。 通过今天的图像分割,你发现用 K-Means 计算的过程在 sklearn 中就是几行代码,大部分的工作还是在预处理和后处理上。预处...
K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法,是十大经典数据挖掘算法之一。K-means算法的基本思想是:以空间中k个点为中心进行聚类,对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法,逐次更新各聚类中心的值,直至得到最好的聚类结果。 假设要把样本集分为c个类别,算法描述如下: (1)适当选择c个类的初始中心; (2)在第k次...
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 from sklearn.cluster import KMeans # 初始化KMeans聚类器 kmeans = KMeans(n_clusters=3) # 对图像数据进行聚类 kmeans.fit(img_data) 根据聚类结果为每...
统计每个标记数量如下 对一张照片进行kmeans聚类结果如下 可见把图像聚成两类 部分代码如下 # -*- coding: utf-8 -*-from PIL import Imageimport numpy as npfrom sklearn.cluster import KMeansimport matplotlibimport matplotlib.pyplot as pltdef restore_image(cb, cluster, shape):row, col, dummy = sh...
K-Means 聚类是一种无监督机器学习算法,旨在将N 个观测值划分为K 个聚类,其中每个观测值都属于具有最近均值的聚类。集群是指由于某些相似性而聚合在一起的数据点的集合。对于图像分割,这里的簇是不同的图像颜色。 我们使用的环境是pip install opencv-python numpy matplotlib ...
聚类算法换位K-means,只需将聚类部分代码换为: 1 2 kmeans = KMeans(n_clusters=ncomp,random_state=0) Labels = kmeans.fit_predict(X) 1 2 3 4 5 6 7 8 #高斯滤波 可平滑噪声 #替换即可 img =SKimg.imread(imgpath) img[:,:,0] = gaussian_filter(img[:,:,0], sigma=1) img[:,:,1...
def k_means(vector_set, centroid_num, iteration_times=20): group_tag = np.zeros(len(vector_set)) centroids = [] #初始化聚类中心 for i in range(centroid_num): #r_channel = random.randint(0, 255) #g_channel = random.randint(0, 255) ...
Python可视化KMeans聚类算法对图像颜色进行压缩的过程 功能描述: 使用KMeans算法对图像颜色进行聚类,使用更少的颜色进行着色。对KMeans算法不同聚类数量的效果进行可视化。 相关阅读: Python+sklearn使用KMeans算法压缩图像颜色 参考代码: 代码运行时间较长,约10分钟左右。
实验的主要内容是将truecolor的图片通过一个优化算法得到其256色的最优表示。本实验采用kmean做算法对像素的色彩进行聚类的计算,分类得到一个色彩数为256的CodeBook,和一个包含有CodeBook索引的矩阵,原图片的颜色值都从CodeBook中获取,colorMap矩阵保存其中像素颜色的索引值,这样通过索引恢复出一个近似的图片文件,达到比...
kmeans(points, clusterCount, labels, criteria, 3, KMEANS_PP_CENTERS, centers);//尝试3次 // 显示图像分割结果 Mat result = Mat::zeros(src.size(), src.type()); for (int row = 0; row < height; row++) { for (int col = 0; col < width; col++) { ...