在图像处理中,通过K-Means聚类算法可以实现图像分割、图像聚类、图像识别等操作,本小节主要用来进行图像颜色分割。假设存在一张100×100像素的灰度图像,它由10000个RGB灰度级组成,我们通过K-Means可以将这些像素点聚类成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,这样就能实现在不改变分辨率的情况下量化压...
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,...
图像分割:利用图像的灰度、颜色、纹理、形状等特征,把图像分成若干个互不重叠的区域,并使这些特征在同一区域内呈现相似性,在不同的区域之间存在明显的差异性。然后就可以将分割的图像中具有独特性质的区域提取出来用于不同的研究。 1. 应用 在机车检验领域,可以应用到轮毂裂纹图像的分割,及时发现裂纹,保证行车安全。
Mean Shift、Kmeans算法进行图像分割 mean shift算法进行图像分割 在计算机中,一幅完整的图像是由像素点组成,像素点包括由高(height)、宽(width)组成的位置信息和由红、绿、蓝组成的所谓的RGB三通道(channel)色彩信息,意思是每个像素点的颜色分别用代表红、绿、兰3种原色的亮度数据来合成表示。
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...
图形分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域。并提出感兴趣目标的技术和过程,它是由图像处理到图像分析的关键步骤,本案例利用K-Means聚类方法对图像的像素进行聚类实现图像分割 打开图像文件并显示 原图像如下 接着显示图像的信息和图像大小 显示图像的颜色模式 ...
基于k-means算法的图像分割(适用于灰度图) :param input_signal: 输入图像 :param center_num: 聚类中心数目 :param threshold: 迭代阈值 :return: '''input_signal_cp=np.copy(input_signal)# 输入信号的副本input_row,input_col=input_signal_cp.shape# 输入图像的尺寸pixls_labels=np.zeros((input_row,inp...
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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: ...