1.1、图像分割 图像分割是图像处理中的一种方法,图像分割是指将一幅图像分解成若干互不相交区域的集合,其实质可以看成是一种像素的聚类过程。通常使用到的图像分割的方法可以分为: 基于边缘的技术 基于区域的技术 基于聚类算法的图像分割属于基于区域的技术。 1.2、K-Means算法 K-Means算法是基于距离相似性的聚类算...
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...
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。 2. 彩色图像分割 对于彩色图像,K-means聚类算法可以按照颜色特征将图像分割成不同的区域。算法将图像中的每个像素点视为一个数据点,并根据其颜色值(如RGB值)进行聚类...
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...
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:相似的像素应该属于同一类 ...
K-Means之图像分割 图像分割就是利用图像自身的信息,比如颜色、纹理、形状等特征进行划分,将图像分割成不同的区域,划分出来的每个区域就相当于是对图像中的像素进行了聚类。单个区域内的像素之间的相似度大,不同区域间的像素差异性大。这个特性正好符合聚类的特性,所以你可以把图像分割看成是将图像中的信息进行聚类...
kmeans图像分割python k-means图像分割,图像分割就是利用图像自身的信息,比如颜色、纹理、形状等特征进行划分,将图像分割成不同的区域,划分出来的每个区域就相当于是对图像中的像素进行了聚类。单个区域内的像素之间的相似度大,不同区域间的像素差异性大。这个特性正好
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。
由此可见,基于kmeans的图像分割,可以看作为颜色分割,即把相似颜色(相似灰度值)分为一类。 下面是opencv C++代码 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { ...