在机器学习和数据挖掘领域,K-means 算法的目标是将 n 个观测值分配到 k 个聚类中,使得每个观测值都属于距离其最近的质心(即集群中心)所在的聚类,同时所有质心是各个聚类中所有点的均值。 在遥感地学领域中,K-means聚类算法被广泛应用于图像分类、土地覆盖分类以及变化检测等任务。该算法通过对遥感图像的像素值进行...
首先,我们介绍了 K-Means 的基本原理及其适用范围,并探讨了如何合理确定簇数 K。随后,博主详细阐述了人脸特征的提取方法、K-Means 聚类的具体实施步骤,以及借助 PCA 降维技术实现数据可视化的流程。这一系列步骤帮助我们高效地对大量人脸照片进行分类。然而,K-Means 并非完美无瑕。它需要预先设定簇数 K,对初始中心点...
1、「Mr.Q」的博客:机器学习十大经典算法之K-means https://blog.csdn.net/jizhidexiaoming/article/details/892146142、「毕业回老家」的博客:基于K-means的图像分割 https://blog.csdn.net/marujie123/article/details/1257216083、「毕业回老家」的博客:基于模糊C均值聚类(FCM)的图像分割原理 https://blog.csdn...
文章首发:xmoon.info 图像分割是将图片将相似的部分分割成相同的块 Gestalt理论 解释物体分割的底层原理 将同一个东西群组在一起,集合中的元素可以具有由关系产生的属性 Gestalt中常见的一些分组的情况 现实生活中的分组现象 将这种思想转化为算法 K-Means聚类 主要思想:
该系列文章是讲解PythonOpenCV图像处理知识,前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法,中期讲解图像处理的各种算法,包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等,后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。希望文章对您有所帮助,如果有不足之处,还请海涵~ 前面的文章讲解了图像锐化和边缘提取技术,该篇文章将开始围绕图像分...
当然聚类只是分割图像的⼀种⽅式，除了聚类，我们还可以基于图像颜⾊的阈值进⾏分割，或者基于图像边缘的信息进⾏分割等。将微信开屏封⾯进⾏分割 聚类的流程和分类差不多，如图所⽰：在准备阶段⾥，我们需要对数据进⾏加载。因为处理的是图像信息，我们除了要获取图像数据以外，还需要获取图像的尺⼨...
三、图像分类 现在进入正题,实现我们的猫狗图像分类。 导入需要的依赖库 代码语言:javascript 复制 importnumpyasnpimporttensorflowastfimportmatplotlib.pyplotasplt from sklearn.clusterimportKMeansimportcv2ascvimportos,shutil from pathlibimportPath 获取animals 文件夹下所有 jpg 猫狗图像 ...
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。
K-means图像聚类 图像聚类,将一堆各种各样原始图像文件中,通过算法模型进行图片特征提取,然后采用聚类算法对特征进行聚类,将相似的图片进行分组归为一类。这里介绍K-means算法对特征进行聚类,可应用于测试数据的清洗、数据的搜索。 特征提取 首先介绍下用到的算法模型:Vgg16卷积网络模型,CNN模型的一种。CNN为卷积神经...