在本篇博客中,我们将学习如何使用 K-Means算法对图像进行聚类分割,并通过代码对结果进行可视化。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…
图像分割为图像中的对象创建像素级掩模,这使我们能够更全面、更细致地了解对象。 用途: 用于自动驾驶汽车。如果没有涉及分割的对象检测,自动驾驶就不可能实现。 用于医疗保健行业。有助于分割癌细胞和肿瘤,从而可以衡量其严重程度。 图像分割还有很多用途。 现在,让我们探索一种使用 K-Means 聚类算法和 OpenCV 读取图...
1.KMEANS_RANDOM_CENTERS 表示随机初始化簇心 2.KMEANS_PP_CENTERS 表示用kmeans++算法来初始化簇心 3.KMEANS_USE_INITIAL_LABELS 表示第一次聚类时用用户给定的值初始化聚类,后面几次的聚类,则自动确定簇心。 centers:表示最终分割后每个聚类的中心点位置 使用kmeans实现图像像素分割的步骤: 1.载入输入图像 2...
K均值(K-Means)算法是一种无监督的聚类学习算法,他尝试找到样本数据的自然类别,分类是K由用户自己定义,K均值在不需要任何其他先验知识的情况下,依据算法的迭代规则,把样本划分为K类。K均值是最常用的聚类技术之一,通过不断迭代和移动质心来完成分类,与均值漂移算法的原理很相似。 K均值算法的实现过程: 1. 对于一...
利用K-means方法对图像的像素进行聚类实现图像分割的过程可以分为以下几个步骤: 读取并预处理图像数据: 首先,我们需要读取图像文件,并将其转换为适合K-means算法处理的形式。这通常意味着将图像从像素矩阵转换为二维数组,其中每个像素点的颜色值(如RGB值)作为数组的一行。 python import cv2 import numpy as np #...
上篇讲了两种常用的聚类算法,这篇介绍一下如何用KMeans做图像分割,即如何使用KMeans把图像中的像素聚为有限的几个类别。 import cv2 import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans import matplotlib.…
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 ...
使用K—Means进行图像分割 一、需要用到的库: sklearn.cluster中的kmeans、PIL中的image、skimage中的color、PIL中的image PIL是图像处理标准库,用image得到图像的像素值和尺寸大小,依据尺寸,可以得到各个点的RGB值(三通道值),还可以利用image内的函数保存图片。利用PIL库可以对图像进行读写 ...
k-means算法在图像分割上的应用 图像分割就是把图像划分成多个互不交叠区域的集合,是图像处理与机器视觉学习基本问题之一,图像分割在实际生活中应用十分广泛:比如分割遥感云图中的不同云系与背景;在医学领域,应用图像分割技术区别大脑MR图像中的脑组织,如灰质、白质、脑脊髓等,与非脑组织;在交通领域,可以将车辆目标...
所以演示程序的实现步骤如下: 1. 将输入图像转换为数据集合 2. 使用KMeans算法对数据实现分类 3. 根据每个数据点的分类索引,对图像重新填充颜色,显示分割后图像。 运行效果如下: 完整的代码实现如下: 复制 #include<opencv2/opencv.hpp>#include<iostream>usingnamespace cv;usingnamespace std;intmain(intargc,...