主函数:读取图片,定义Kmeans算法的K值以及迭代次数,并对图片进行K-means算法。 代码语言:javascript 复制 intmain(){Mat srcImage;srcImage=imread("4.jpg",17);MatdstImage(Size(100,600),CV_8UC3,Scalar(0,0,0));if(srcImage.empty()){printf_s("图片读取失败");return-1;}imshow(WINDOW_1,srcImag...
在Android 中使用该算法来提取主色: 完整的算法实现可以在:https://github.com/imageprocessor/cv4j/blob/master/cv4j/src/main/java/com/cv4j/core/pixels/PrincipalColorExtractor.java找到,它是一个典型的 KMeans 算法。 我们的算法中,K默认值是5,当然也可以自己指定。 以上算法目前在 demo 上耗时蛮久,不过...
先尝试用KMeans来提取图像主色慕课网:App基于手机壳颜色换肤?先尝试用KMeans来提取图像主色 其5个颜色的主题色是: 其5个颜色的主题色是:编辑于 2018-08-14 00:44 聚类分析 算法 赞同添加评论 分享喜欢收藏申请转载
这是因为基本色的数量太少了,而大多数电影海报都有黑色的标题和边框。 原文链接:http://blog.nycdatascience.com/students-work/using-python-and-k-means-to-find-the-colors-in-movie-posters/
自然语言处理:K-means算法可用于文本聚类、主题建模和情感分析等自然语言处理任务。例如,将大量新闻文章聚类成不同的主题簇。 图像处理:K-means算法可用于图像分割、图像压缩和特征提取等图像处理任务。例如,使用K-means算法将图像像素分类为具有相似颜色和纹理的区域。
Kmeans聚类算法的研究.docx,Kmeans聚类算法的研究 一、概述 聚类分析是数据挖掘与机器学习领域中的一种无监督学习方法,旨在将一组数据对象按照其内在相似性或距离度量进行分组,使得同一组内的数据对象尽可能相似,而不同组间的数据对象尽可能相异。在众多聚类算法中,Kmea
kmeans聚类算法的功能是将大量的数据样本划分为各自类中相似度较高的簇或集,并通过得到的簇或集来发现数据的特点或对数据进行处理,在数据挖掘、模式识别等领域有着广泛的应用。K-means算法通常可以应用于维数、数值都很小且连续的数据集,比如:从随机分布的事物集合中将相同事物进行分组。 下面举几个实际应用kmeans...
1、KMeans算法 KMeans聚类是根据相似度将样本划分为不同类别的算法。一般通过欧式距离判断样本相似度,KMeans聚类时需先确定常数K(最终的聚类类别数),并随机选定初始点为质心,通过计算每个样本与质心之间的欧式距离,将样本点归到距离最近的类中,再重新计算每个类新的质心(类中心),划分样本类别,重复这样的过程,直到质...
然后K-means通过获取分配给该质心集群的所有数据点的平均值来重新计算质心,从而减少与前一步骤相关的集群内总方差。K均值中的“均值”是指对数据求均值并找到新的质心。 该算法在步骤2和3之间迭代,直到满足一些标准(例如最小化数据点与其对应质心的距离之和,达到最大迭...