在OpenCV中,聚类算法广泛应用于图像处理、计算机视觉和数据挖掘等领域。例如: 图像分割:使用K-means算法对图像像素进行聚类,实现图像的色彩分割或区域分割。 特征提取:在物体识别或场景理解中,通过聚类算法提取具有代表性的特征点或特征区域。 异常检测:在数据监控或网络安全领域,通过聚类算法检测异常数据或行为。 5. 聚...
当c小于最佳聚类数时,c的增大会大幅增加每个簇的聚合程度,故SSE的下降幅度会很大;当c到达最佳聚类数时,再增加c所得到的聚合程度,回报会迅速变小,所以SSE的下降幅度会骤减,然后随着c值的继续增大而趋于平缓。也就是说SSE和 c 的关系图是一个手肘的形状,而这个肘部对应的c值就是数据的最佳聚类数。这也是该方法...
调整聚类中心,即将聚类的中心移动到聚类的几何中心(即平均值)处,也就是k-means中的mean的含义 重复第2步直到聚类的中心不再移动,此时算法收敛 最后kmeans算法时间、空间复杂度是: 时间复杂度:上限为O(tKmn),下限为Ω(Kmn)其中,t为迭代次数,K为簇的数目,m为记录数,n为维数 空间复杂度:O((m+K)n),其中,K...
基于cpp下OpenCV库的聚类算法实践 调用kmeans 算法实现对输入图像像素按RGB 三通道颜色的聚类,进一步可以完成主色提取、背景变换等处理。 源码如下: #include<iostream>#include"opencv2/opencv.hpp"intmain(){stringfilename="../2.jpg";cv::Matsrc=cv::imread(filename,cv::IMREAD_COLOR);cv::imshow("src"...
opencv的Kmeans聚类算法应用 1、输入原始图片 2、代码实现: #include<opencv2\opencv.hpp>#include<iostream>usingnamespacestd;usingnamespacecv;intmain() { Mat src= imread("C:/Users/lzg/Desktop/opencv_test/Project1/1.png");if(src.empty()) {...
opencv提供的有常用的机器学习算法和深度学习算法,本来是不打算放opencv中说的,毕竟机器学习和深度学习有很多专门的算法库,不过既然有就来大致了解下就行,基本流程还是:样本处理特征提起模型训练预测。 1:KNN最近邻算法 简单理解:从数据集中找到距离当前样本最近的k个样本,投票决定当前样本类别,这里k一般为奇数。不好的...
如何在opencv中使用层次聚类算法 Invalidate只是放一个WM_PAINT消息在队列里，不做别的，所以只有当当前函数返回后，进入消息循环，取出WM_PAINT，才执行PAINT，所以不管Invalidate放哪里，都是最后的。InvalidateRect(hWnd,&rect,TRUE);向hWnd窗体发出WM_PAINT的消息，强制客户区域重绘制，rect是你指定要刷新...
Opencv Kmeans聚类算法 k-means 算法接受输入量 k ;然后将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1. 算法基本步骤(1) 从 n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心;(2) 根据每个聚类对象的均值(中心对象),计算每个对象与这些中心...
C++OpenCV是一种广泛使用的计算机视觉库,用于图像处理和机器学习等方面,其强大的功能使得它被广泛应用于多种应用场景中。其中,图像颜色聚类算法是C++OpenCV中使用最广泛的一种算法。本文将介绍C++OpenCV中的图像颜色聚类算法的实现方法。 图像颜色聚类算法是一种将图像中的像素分为若干个颜色簇的算法,可以使得相似颜色的...
kmeans是非常经典的聚类算法,至今也还保留着较强的生命力,图像处理中经常用到kmeans算法或者其改进算法进行图像分割操作,在数据挖掘中kmeans经常用来做数据预处理。opencv中提供了完整的kmeans算法,其函数原型为: double kmeans( InputArray data, int K, InputOutputArray bestLabels, TermCriteria criteria, int atte...