k-means聚类算法是无监督算法,需区分“聚类”与“分类”的差别,作为聚类算法只需知道如何比较不同对象之间的相似度,比如说人可以直观感受到一个事物与另一个事物的相异度,但是计算机需要不具这种直观感受的能力,因此需要对相异度上进行定量定义。通过聚类可把相似度较大的对象归为一类,然后对聚在一个类的对象进行...
边缘分割:对图像边缘进行检测,即检测图像中灰度值发生跳变的地方,则为一片区域的边缘。 直方图法:对图像的颜色建立直方图,而直方图的波峰波谷能够表示一块区域的颜色值的范围,来达到分割的目的。 特定理论:基于聚类分析、小波变换等理论完成图像分割。 3. 实例描述 目标:利用K-means聚类算法对图像像素点颜色进行聚类。
defk_means(input_signal,center_num,threshold):''' 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#...
1 简介 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. 2 完整代码 clear all; close all; clc;...
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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(:); mi=min(ima); ima=ima-mi+1; s=length(ima); ...
本文介绍k-means算法用于分割激光选区熔化飞溅图像的例子,具体实现如下: 1、视频分解图片 这里提取20章图片 importcv2cap=cv2.VideoCapture("G:\\飞溅文献\\62.mp4")isOpened=cap.isOpenedprint(isOpened)fps=cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)width=int(cap.get(cv2.CAP_...
针对K-means(K均值)聚类算法在彩色图像特征分割中存在欠分割,精度低等问题,选取Tree和Boy两幅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%...
谱聚类是一种基于图论的聚类方法,通过对样本数据的拉普拉斯矩阵的特征向量进行聚类,从而达到对样本数据聚类的母的。谱聚类可以理解为将高维空间的数据映射到低维,然后在低维空间用其它聚类算法(如KMeans)进行聚类。 2.2 谱聚类算法简单描述 输入:n个样本点 ...
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 ...