kmeans色彩聚类算法kmeans色彩聚类算法 K均值(K-means)色彩聚类算法是一种常见的无监督学习算法,用于将图像中的像素分组成具有相似颜色的集群。该算法基于最小化集群内部方差的原则,通过迭代寻找最优的集群中心来实现聚类。 首先,算法随机初始化K个集群中心(K为预先设定的参数),然后将每个像素分配到最接近的集群中心...
色彩量化对于某些设备显示图像非常关键,这些设备可能由于内存限制等原因只能显示有限颜色,因此,在这些设备上显示色彩通常需要在准确性和减少颜色数量之间进行权衡,在利用 K-Means 聚类进行色彩量化时,权衡两者是通过正确设置 K 参数来进行的。 利用K-Means 聚类算法来执行色彩量化,簇中心数据由 3 个特征组成,它们对应于...
K 均值聚类要求您指定要划分的簇数和用于量化两个对象之间距离的距离度量。 由于颜色信息基于 'a*b*' 颜色空间,因此您的对象是具有 'a*' 和 'b*' 值的像素。将数据转换为数据类型 single,以便与 imsegkmeans 结合使用。使用 imsegkmeans 对对象进行聚类以分为三个簇。 代码语言:javascript 复制 ab=lab_h...
简介:K-Means 聚类算法的目标是将 n 个样本划分(聚类)为 K 个簇,该算法通过找到簇的中心并将输入样本分组到簇周围。在本文中,利用 K-Means 聚类进行色彩量化,以减少图像中颜色数量。 前言 K-Means 聚类算法的目标是将 n 个样本划分(聚类)为 K 个簇,我们可以利用 OpenCV 提供的 cv2.kmeans() 函数实现 K...
kmeans聚类实现灰度图像色彩量化(使用更少灰度值表示原灰度图像) # coding: utf-8importcv2importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#读取原始图像灰度颜色img = cv2.imread('d:/paojie_g.jpg',0)#print(img.shape)#获取图像高度、宽度rows, cols = img.shape[:]#图像二维像素转换为一维data = img.reshape...
使用Kmeans聚类实现颜色的分割 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');...
OpenCV的k - means聚类 目标 学习使用cv2.kmeans()数据聚类函数OpenCV 理解参数 输入参数 样品:它应该的np.float32数据类型,每个特性应该被放在一个单独的列。 nclusters(K):数量的集群需要结束 标准:这是迭代终止准则。 当这个标准是满足,算法迭代停止。 实际上,它应该是一个元组的三个参数。 他们是(type,max...
sklearn 库是最为常用且经典的机器学习库,里面封装了许多机器学习算法,此篇文章使用此库中的 KMeans 算法,从而实现图像的聚类分割。 本文不讲理论,只谈应用。 引入...
本期我们将一起实现基于K-Means聚类算法的主色提取。在深入研究代码之前,让我们先了解一下K-Means算法的背景知识。 K均值聚类算法 K-Means算法是最流行但最简单的无监督算法。对于散布在n维空间中的所有数据点,它会将具有某些相似性的数据点归为一个群集。在随机初始化k个聚类质心之后,该算法迭代执行两个步骤: ...
机器学习KMeans颜色设置 kmeans怎么用 1、思路 应用Kmeans聚类时,需要首先确定k值,如果k是未知的,需要先确定簇的数量。其方法可以使用拐点法、轮廓系数法(k>=2)、间隔统计量法。若k是已知的,可以直接调用sklearn子模块cluster中Kmeans方法,对数据进行切割。