1.聚类分配:根据每个数据点距聚类质心的距离,为其分配一个聚类。 2.移动质心:计算聚类所有点的平均值,并将聚类质心重定位到平均位置。 根据新的质心位置,将数据点重新分配给群集。 K-Means算法的迭代步骤 经过一定数量的迭代后,我们观察到聚类质心不会进一步移动或移动到任何新位置,聚类中的数据点也不会更改。至此...
K-means算法需要我们自己定义K值,如前面知乎的问题,需要提取图片的五种基本色,所以我们就定义K为5,即将图片分为5个簇。means是均值的意思,在本问题背景下,均值代表每个簇的颜色均值。 指定K值后,我们随机生成五个像素坐标,并取这五个像素坐标的颜色作为五个簇的初始均值。 需要注意的是,K-means算法关注的是图像...
从上图中我们可以发现黑色、灰色和白色是电影海报中最常见的三种颜色。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/...
核心的K-means聚类算法就寥寥数十行, Cluster mashiro::kmeans(const vector<MashiroColorWithCount>& pixels, std::uint32_t k, double min_diff) noexcept { Cluster clusters; uint32_t randmax = static_cast<uint32_t>(pixels.size()); // 使用标准MersenneTwister PRNG保证取的点的随机性 MersenneTwist...
在文章使用python提取图片中的主体颜色,我使用sklearn快速实现了一个K-means算法,来识别图片的主体颜色。 今天我用Python手写了一个K-means算法,来完成同样的功能。 聚类是数据挖掘中一种非常重要的学习流派,指将未标注的样本数据中相似的分为同一类,正所谓“物以类聚,人以群分”。
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'); ...
# 使用K均值聚类算法对颜色进行聚类 kmeans = KMeans(n_clusters=k,n_init=10) kmeans.fit(image) # 获取每个簇的像素数量 counts = np.bincount(kmeans.labels_) # 返回数量最多的簇的中心点,即最常见的颜色 returnkmeans.cluster_centers_[np.argmax(counts)] ...
在实际应用中，K-means算法常用于图像特征提取。通过对图像像素值进行聚类，可以提取出图像的主要特征。例如，对于彩色图像，可以通过聚类像素的颜色值，识别出图像中的主要颜色。通过对图像像素值进行聚类，可以得到图像的典型颜色组合，从而实现图像的特征提取。这种基于聚类的方法，能够有效地提取图像的主要...
随机生成的聚类中心 至此,我们自主设计了一个简单的K-means算法。K-means算法可以应用于图像压缩——从下面的演示可以看到,我们可以使用聚类来找到最具代表性的少数颜色,并使用聚类分配将原始的24位颜色映射到较低维的颜色空间,接下来导入我们要压缩的图像: from IPython.display import Image Image(filename='data/...
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. ...