KMeans在图像处理中经典应用场景就是根据用户输入的分类数目实现图像自动区域分割,本例就是基于OpenCV KMeans函数实现图像的自动分割, 对彩色图像来说,每个像素点都有RGB三个分量,整个图像可以看成是一个3维数据集合,只要把这个三维数据集作为输入参数传给KMeans函数即可,算法执行完毕之后,根据分类标记的索引设置不同的...
#include<opencv2/opencv.hpp>#include<iostream>using namespace cv;using namespace std;intmain(int argc,char**argv){Mat SrcImage=imread("1.jpg");imshow("原图",SrcImage);int width=SrcImage.cols;int height=SrcImage.rows;int dims=SrcImage.channels();int sampleCount=width*height;int clusterCou...
因此,通过随机生成获得z数据,它是一个大小为(50, 1)的数组,值的范围是0到255,将z重塑为列向量后画出以下图像: 现在应用OpenCV的KMeans函数。在此之前,需要指定停止标准,本次设置的标准是迭代运行10次算法或达到 精度时,就停止算法并返回结果。 # define cirteria = (type, max_iter=10, epsilon=1.0) cert...
termcrit:指定聚类的最大迭代次数和/或精度(两次迭代引起的聚类中心的移动距离),其执行 k-means 算法搜索 cluster_count 个类别的中心并对样本进行分类,输出 labels(i) 为样本i的类别标识。其中CvTermCriteria为OpenCV中的迭代算法的终止准则,其结构如下: #define CV_TERMCRIT_ITER 1 #define CV_TERMCRIT_NUMBER ...
opencv 散点聚类 opencv kmeans聚类 K-means算法算是个著名的聚类算法了,不仅容易实现,并且效果也不错,训练过程不需人工干预,实乃模式识别等领域的居家必备良品啊,今天就拿这个算法练练手。 总结来说,这个算法的步骤如下: 1.随机选取样本中的K个点作为聚类中心...
opencv+K-means 没什么好写的,因为这个k-means比较简单,主要说的就是函数参数的应用而已: void RNG::fill(InputOutputArray mat, int distType, InputArray a, InputArray b, bool saturateRange=false ) 这个函数是对矩阵mat填充随机数,随机数的产生方式有参数2来决定,如果为参数2的类型为RNG::UNIFORM,则表示...
利用OpenCv2实现k-means K-means算法是经典的基于划分的聚类方法 K-Means是线性分类器,对于线性不可分数据就会失效 1、基本思想 以空间中的k个点为中心进行聚类,对最靠近它们的对象归类,类别数为k。不断迭代,逐次更新各聚类中心的值,直至得到最好的聚类结果。
我们使用的环境是pip install opencv-python numpy matplotlib 选择的图片是我们学校毕业照的图片,放心这里没有我,在学校公众号找的美图。 导入所需模块: import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # read the image image = cv2.imread("Graduation.jpg") ...
OpenCV-Python OpenCV中的K-Means聚类 | 五十八 目标 了解如何在OpenCV中使用cv.kmeans()函数进行数据聚类 理解参数 输入参数 sample:它应该是np.float32数据类型,并且每个功能都应该放在单个列中。 nclusters(K):结束条件所需的簇数 criteria:这是迭代终止条件。满足此条件后,算法迭代将停止。实际上,它应该是3个...
OpenCV图像处理-KMeans 图像处理 KMeans 数据分类 概述 KMeans算法的作者是MacQueen, KMeans的算法是对数据进行分类的算法,采用的硬分类方式,是属于非监督学习的算法; 对于给定的样本集,按照样本之间的距离大小,将样本划分为K个簇,让簇内的点尽量紧密的连接在一起,而让簇间的距离尽量的大。