在图像处理中,通过K-Means聚类算法可以实现图像分割、图像聚类、图像识别等操作,本小节主要用来进行图像颜色分割。假设存在一张100×100像素的灰度图像,它由10000个RGB灰度级组成,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...
在图像处理中，通过K-Means聚类算法可以实现图像分割、图像聚类、图像识别等操作，本小节主要用来进行图像...
在图像处理中,通过K-Means聚类算法可以实现图像分割、图像聚类、图像识别等操作,本小节主要用来进行图像颜色分割。假设存在一张100×100像素的灰度图像,它由10000个RGB灰度级组成,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...
对于输入中的每个对象,imsegkmeans 会返回一个对应于簇的索引或标签。用像素的标签标注图像中的每个像素。 代码语言:javascript 复制 imshow(pixel_labels,[])title('Image Labeled by Cluster Index'); 步骤4:创建按颜色分割 H&E 图像的图像 使用pixel_labels,可以按颜色分离 hestain.png 中的对象,这将产生三...
目录 收起 1 概述 一、引言 二、K-means聚类算法概述 三、K-means聚类算法在图像分割中的应用 1. 灰度图像分割 2. 彩色图像分割 四、K-means聚类算法的优缺点及改进方法 优点 局限性 改进方法 五、实验与结果分析 六、结论与展望 2 运行结果 3 参考文献 4 Matlab代码实现...
输出结果如图所示,左边为灰度图像,右边为K-Means聚类后的图像,它将灰度级聚集成四个层级,相似的颜色或区域聚集在一起。 三.K-Means聚类对比分割彩色图像 下面代码是对彩色图像进行颜色分割处理,它将彩色图像聚集成2类、4类和64类。 # coding: utf-8import cv2import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt...
一.K-Means原理 二.K-Means聚类分割灰度图像 三.K-Means聚类对比分割彩色图像 注意:该部分知识均为杨秀璋查阅资料撰写,未经授权禁止转载,谢谢!!如果有问题随时私聊我,只望您能从这个系列中学到知识,一起加油喔~ 该系列在github所有源代码:https://github.com/eastmountyxz/ImageProcessing-Python ...
输出结果如图所示,左边为灰度图像,右边为K-Means聚类后的图像,它将灰度级聚集成四个层级,相似的颜色或区域聚集在一起。 三.K-Means聚类对比分割彩色图像 下面代码是对彩色图像进行颜色分割处理,它将彩色图像聚集成2类、4类和64类。 # coding: utf-8import cv2 ...
输出结果如图所示,左边为灰度图像,右边为K-Means聚类后的图像,它将灰度级聚集成四个层级,相似的颜色或区域聚集在一起。 三.K-Means聚类对比分割彩色图像 下面代码是对彩色图像进行颜色分割处理,它将彩色图像聚集成2类、4类和64类。 # coding: utf-8
之前分享过kmeans算法(传送门:数据挖掘算法—K-Means算法),这期分享一下使用 Kmeans聚类实现颜色的分割,使用 L*a*b* 颜色空间和 K 均值聚类自动分割颜色。 步骤1:读取图像 读取hestain.png, he = imread('hestain.png'); imshow(he), title('H&E image'); ...