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…
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...
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...
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 # 读取图像 image = cv2.imread('path_to_image.jpg') # 将图像转换为二维数组 img_data = image.re...
用K-Means 算法对微信页面进行分割。微信开屏图如下所示: 先设定下聚类的流程,聚类的流程和分类差不多 在准备阶段里,我们需要对数据进行加载。因为处理的是图像信息,我们除了要获取图像数据以外,还需要获取图像的尺寸和通道数,然后基于图像中每个通道的数值进行数据规范化。这里我们需要定义个函数 load_data,来帮我们...
本章我们用kmeans算法实现一个简单图像的分割。如下面的图像,我们知道图像分3个簇,背景、白色的任务,红色的丝带以及帽子。 Mat img = cv::imread("../kmeans.jpg"); namedWindow("image"); imshow("image", img); 首先我们会生成采样点,采样点包括原始图像中的所有像素点,采样点用32位浮点数表示,接着我们...
简介:Python利用K-Means算法进行图像聚类分割实战(超详细 附源码) 需要源码和图片请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~ 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 ...
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...
最终能够把样本划分到 K 个类中。本案例中,我们首先使用 Python 实现 K-Means 算法,基于一份随机数据集,使用动画演示聚类过程和优化目标的变化。然后将 K-Means 应用于图像分割问题。最后我们还将使用一份中文新闻数据集,用 K-Means 算法进行自动新闻主题聚类,并使用柱状图和词云图对聚类结果进行可视化分析。