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,...
前一段发现有人私信我想要k-means算法做图像分割的有关代码,就再回顾下kmeans吧,用python写的。 先放代码, importnumpyasnpdefkmeans(image,num_clusters,seed=0,max_iter=10000):np.random.seed(seed)img=image.reshape(-1,3)index=0clus_value=np.array(np.random.rand(3,num_clusters)*255,dtype=float...
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. 2 完整代码 clear all; close all; clc;...
3、k-means聚类分割 这里使用的图片是62mp418.jpg import numpy as npimport cv2from sklearn.cluster import KMeans imgData = []img = cv2.imread('62mp418.jpg') imginfo=img.shaperow=imginfo[0]col=imginfo[1]deep=imginfo[2]for i in range(0,r...
本章我们用kmeans算法实现一个简单图像的分割。如下面的图像,我们知道图像分3个簇,背景、白色的任务,红色的丝带以及帽子。 Mat img = cv::imread("../kmeans.jpg"); namedWindow("image"); imshow("image", img); 首先我们会生成采样点,采样点包括原始图像中的所有像素点,采样点用32位浮点数表示,接着我们...
K-means算法是一种较典型的逐点修改迭代的动态聚类算法,也是一种普遍采用的方法,其要点是以误差平方和为准则函数。一般的作法是先按某些原则选择一些代表点作为聚类的核心,然后把其余的待分点按某种方法(判据准则)分到各类中去,完成初始分类。初始分类完成以后,重新计算各聚类中心,完成了第一次迭代。然后修改聚类中心...
1 概述 麻雀搜索算法是一种基于群体智能的优化算法，其核心在于通过群体协作逐步寻优。在图像分割领域，麻雀搜索算法被应用于KMeans算法的优化，旨在通过改进初始化和结果处理方式，实现更精准的图像分割。具体实现步骤如下：1. 对输入图像进行预处理，如缩小或降采样，以节省计算资源和时间。2. 初始化麻雀...
K-means聚类 图像分割2018-03-05 上传大小:224KB 所需:50积分/C币 使用matlab实现k-means 聚类算法,并展示其在二维数据集上的聚类效果 使用matlab实现k-means 聚类算法,并展示其在二维数据集上的聚类效果; 使用matlab实现k-means 聚类算法,并展示其在二维数据集上的聚类效果; 使用matlab实现k-means 聚类算法,并...
图像分割K-means聚类邻近区域约束在K-means聚类算法中容易受到初始划分,离群点和噪声点等因素干扰,进而导致图像分割结果差异较大.为有效地解决这些问题,提高图像分割的鲁棒性,本文提出一种改进的K-means聚类自然图像分割算法.算法借助最大最小距离准则来确定初始聚类,用邻近区域约束来处理图像局部空间的关联性.该算法在...