在图像处理领域,K-Means可以用来对图像中的像素进行聚类,从而实现图像的分割或区域识别。 2. 数据规范化工具 在K-Means聚类之前,我们需要对图像的像素值进行Min-Max规范化。通过这种规范化,可以将像素值映射到一个固定的区间(通常是[0, 1]),以便K-Means能够更好地处理这些数值。 from sklearn import preprocessin...
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,从而实现图像颜色的量化压缩和层级分割。
通过以上步骤,你可以利用K-means方法对图像的像素进行聚类,并实现图像分割。你可以根据需要调整聚类的数量n_clusters,以获得不同粒度的分割结果。
2.KMEANS_PP_CENTERS 表示用kmeans++算法来初始化簇心 3.KMEANS_USE_INITIAL_LABELS 表示第一次聚类时用用户给定的值初始化聚类,后面几次的聚类,则自动确定簇心。 centers:表示最终分割后每个聚类的中心点位置 使用kmeans实现图像像素分割的步骤: 1.载入输入图像 2.得到图像的宽、高、通道数 3.创建一个CV_32...
图像分割是一种图像处理方法, 它是指将一副图像分割成若干个互不相交的区域; 图像分割实质就是像素的聚类; 图像分割可以分为两类:基于边缘的分割,基于区域的分割, 聚类就是基于区域的分割; KMeans 实现图像分割 KMeans 分割图像实质上是对像素的聚类,每个类有个代表像素,把原始像素替换成该类别对应的代表像素即...
(4)特定理论:基于 聚类分析 、小波变换等理论完成图像分割。 3 案例实现 3.1 案例 目标:利用 K-means 聚类算法对图像像素点颜色进行聚类实现简单的图像分割 输出:同一聚类中的点使用相同颜色标记,不同聚类颜色不同 本实例中的数据可以是任意大小的图片,为了使效果更佳直观,可以采用区分度比较明显的图片。本次案例...
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_...
1 简介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.
利用matlab软件,通过K-means算法的方法处理给定的7幅遥感图像,将其分成水域、居民区和其他三类区域。 二 实验方法: 1 遥感图像的分类[1] 遥感图像是通过反映地物光谱信息的像元亮度值及反映地物空间信息的像元空间变化来表征不同地物的。对遥感图像中各类地物的光谱信息和空间信息进行分析,选择特征(能够反映地物光谱信...