【摘要】 机器学习之实战篇——图像压缩(K-means聚类算法) 介绍图像压缩是一种减少图像文件大小的技术,目的是节省存储空间和提高传输效率。K-means聚类算法是一种无监督学习算法,在图像压缩中被广泛应用。通过将图像中的像素聚类为有限的几种颜色,从而降低图像的复杂度,实现压缩效果。 应用使用场景网络传输:减少图片在...
根据标签图像将原图像中同一类别设定相同颜色,不同类别设定不同颜色。可用于图像分割等。 OpenCV中也集成有Kmeans算法的API,如下图,其选取初始质心有三种flag可以设置,随机选取、某种算法选取、用户设定。具体使用方法请参考OpenCV文档。 三、示例 原图kmeans聚类 (10类)...
三、K-means聚类算法在图像分割中的应用 在图像处理中,K-means聚类算法常用于图像分割。算法可以将图像中的像素点按照颜色、纹理等特征划分为不同的区域,从而实现图像的自动分割。 1. 灰度图像分割 对于灰度图像,K-means聚类算法可以将像素点聚类成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,从而实现...
imshow(label2rgb(result)),title(strcat('K=',num2str(k+2),'时RGB通道分割结果')); 图1.不同簇数情况下图像分割结果 1.聚类和分类 k-means聚类算法是无监督算法,需区分“聚类”与“分类”的差别,作为聚类算法只需知道如何比较不同对象之间的相似度,比如说人可以直观感受到一个事物与另一个事物的相异度,...
[ Step3 ] 加载K-means聚类算法 [ Step4 ] 对像素点进行聚类并输出 PIL包: 因为本实验涉及图像的加载和创建,因此需要使用到 PIL 包。 Step1: 建立工程并导入sklearn包: 创建Kmeans.py文件 导入sklearn相关包 importnumpyasnpfromPILimportImage#加载PIL包,用于加载创建图片fromsklearn.clusterimportKMeans#加载...
K-means算法属于无监督分类,通过按照一定的方式度量样本之间的相似度,通过迭代更新聚类中心,当聚类中心不再移动或移动差值小于阈值时,则就样本分为不同的类别。 步骤: 1、随机初始化K个聚类中心 2、计算每个样本与k个聚类中心的距离,选择距离最小的聚类中心,将样本划分到这个聚类中心中; ...
图像聚类是计算机视觉领域中的一个重要任务,它可以帮助我们对大量的图像数据进行分类和分析。在图像聚类中,K-means聚类算法是一个常用且有效的方法,它可以将图像数据分成不同的聚类簇,每个聚类簇代表着一组相似的图像。 在本文中,我们将介绍基于K-means聚类算法的图像聚类方法,并将其应用于路标识别与提取的任务中。
简介:【Python机器学习】K-Means算法对人脸图像进行聚类实战(附源码和数据集) 需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~ K-Mean算法,即 K 均值算法,是一种常见的聚类算法。算法会将数据集分为 K 个簇,每个簇使用簇内所有样本均值来表示,将该均值称为“质心”。
本文介绍k-means算法用于分割激光选区熔化飞溅图像的例子,具体实现如下: 1、视频分解图片 这里提取20章图片 importcv2cap=cv2.VideoCapture("G:\\飞溅文献\\62.mp4")isOpened=cap.isOpenedprint(isOpened)fps=cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)width=int(cap.get(cv2.CAP_...
K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法,是十大经典数据挖掘算法之一。K-means算法的基本思想是:以空间中k个点为中心进行聚类,对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法,逐次更新各聚类中心的值,直至得到最好的聚类结果。 假设要把样本集分为c个类别,算法描述如下: ...