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...
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:
通过使用更大、更复杂的模型,可以获得更高的准确率,预训练模型是一个很好的选择,我们可以直接使用预训练模型来完成分类任务,因为预训练模型通常已经在大型的数据集上进行过训练,通常用于完成大型的图像分类任务。 tf.keras.applications中有一些预定义好的经典卷积神经网络结构(Application应用),如下所示: 我们可以直接调...
（1） K值：即要将数据分为几个簇；（2） 质心：可理解为均值，即向量各个维度取平均值，这个是我们聚类算法一个重要的指标；（3） 欧式距离：上面的这3条基本概念你大可不必太纠结，因为这是为了让你看下面的内容时，能够更好理解。假如说，我们现在有一堆数据集，在图像上的分布是这样的： 从图像上看，...
图像分割的结果是二维数组,数组每个元素对应一个像素点的种类。 如果图像有3种簇,那么二维数组的取值是[0, 1, 2],代表归属不同的种类。 4、随机产生簇心 1)二维数组索引 一般情况下,对于二维数组,用1个或者1对数字分别索引数组某行或者某个元素。
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...
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。
# 根据类别设置图像灰度, 类别 0 灰度值为 255, 类别 1 灰度值为 127 pic_mark.putpixel((x, y),int(256/(label[x][y]+1))-1) pic_mark.save("weixin_mark.jpg","JPEG") 、 如果我们想要分割成 16 个部分,该如何对不同分类设置不同的颜色值呢?这里需要用到 skimage 工具包,它是图像处理工具包...