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。
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,但是计算机需要不具这种直观感受的能力,因此需要对相异度上进行定量定义。通过聚类可把相似度较大的对象归为一类,然后对聚在一个类的对象进行...
Step3: 加载K-means聚类算法: 选取聚类中心个数 #加载Kmeans聚类算法km = KMeans(n_clusters= 3)#其中n clusters属性指定了聚类中心的个数为3 Step4: 对像素点进行聚类并输出: 对像素点进行聚类并输出心依据聚类中心,对属于同一聚类的点使用同样的颜色进行标记。 #聚类获取每个像素所属的类别label = km.fit_...
实际上,无论是从算法思想,还是具体实现上,K-means算法是一种很简单的算法。它属于无监督分类,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。 1.1 算法思路 随机选取聚类中心 根据当前聚类中心,利用选定的度量方式,分类所有样本点 计...
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。
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 ...
以下是使用k-means算法进行图像分割的实验代码: import numpy as np from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt # 读入图片数据 img = np.a
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_...
【图像分割】基于K-means聚类算法图像分割【含Matlab源码 1476期】,一、获取代码方式获取代码方式1:完整代码已上传我的资源:【图像分割】基于K-means聚类算法图像分割【含Matlab源码1476期】获取代码方式2:通过紫极神光博客主页开通CSDN会员,凭支付凭证,私信博主,可
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. ...