cvKMeans2(samples,nClusters,clusters,cvTermCriteria( CV_TERMCRIT_EPS+CV_TERMCRIT_ITER, 100, 1.0 ));//開始聚类,迭代次,终止误差1.0 k=0; int val=0; float step=255/(nClusters-1); for (i=0;iwidth;i++) { for(j=0;jheight;j++) { val=(int)clusters->data.i[k++]; CvScalar s; ...
每个聚类中心的RGB三个值的平均被视为该聚类的中心。 三、实现 实现非常简单,代码如下: fromsklearn.clusterimportKMeansimportmatplotlib.pyplotaspltimportcv2defmain(img_file,n_clusters):img=cv2.imread(img_file)img=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)plt.subplot(121)plt.imshow(img)plt.axis('...
K-Means聚类算法的缺点: 必须事先给出k(要生成的簇的数目) 对躁声和孤立点数据敏感 K-Means算法的应用举例: 图像分割 图像聚类 图像识别 我们通过K-Means可以将这些像素点聚类成K个簇,然后使用每个簇内的质心点来替换簇内所有的像素点,这样就能实现在不改变分辨率的情况下量化压缩图像颜色,实现图像颜色层级分割。
而窗口滑动的时候,本质就是遍历像素的过程,因此直接为每个像素分配不同的尺度和比例的窗口矩形,它们的中心都是其所属的像素点。对于长度和比例的分配们可以根据标注图像信息通过k-means聚类得到。而每个像素分配几个不同长度和比例的窗口矩形框就是Anchor。一般模型的anchor非常多,因此可以看这些anchor与给定矩形的IOU是...
对于长度和比例的分配们可以根据标注图像信息通过k-means聚类得到。而每个像素分配几个不同长度和比例的窗口矩形框就是Anchor。一般模型的anchor非常多,因此可以看这些anchor与给定矩形的IOU是否满足条件来决定是否是所要的框。 3. anchorbox先验参数计算 排序;...
首先,从训练的图像中局部仿射不变的区域中提取局部描述子,然后对这些描述子进行K-means聚类,聚类中心成为visual words。 visual words的集合使用TD-IDF(Term Frenquency Inverse Document Frenquency)打分,来评价查询图像和数据库图像的相关性。作者用这些visual words构造了一个词汇树(Vocabulary Tree),并提出了一种层次...
Opencv将多维特征向量利用K-means算法聚类void cvKMeans2( const CvArr* samples, int cluster_count, Cv
KMeans是数据挖掘十大算法之一,在数据挖掘实践中,我们也常常将KMeans运用于各种场景,因为它原理简单、易于实现、适合多种数据挖掘情景。 如上图所示,数据样本用圆点表示,每个簇的中心点用叉叉表示: (a)刚开始时是原始数据,杂乱无章,没有label,看起来都一样,都是绿色的。
聚类是实现 visual vocabulary /codebook的关键 无监督学习策略 k-means 算法获取的聚类中心作为 codevector Codebook 可以通过不同的训练集协同训练获得 一旦训练集准备足够充分, 训练出来的码本( codebook)将具有普适性 码本/字典用于对输入图片的特征集进行量化 ...