应用K-means聚类算法对图像的像素进行聚类: 使用sklearn.cluster模块中的KMeans类来执行K-means聚类。需要指定聚类的数量(即n_clusters参数)。 python from sklearn.cluster import KMeans # 初始化KMeans聚类器 kmeans = KMeans(n_clusters=3) # 对图像数据进行聚类 kmeans.fit(img_data) 根据聚类结果为每...
进行k-means算法时,必须指定聚类数量。但是有时候我们并不知道应该聚成多少个类,而是希望算法可以给出一个合理的聚类数量,往往一开始k值很难预先估计并给定。 (2) 随机的k个中心点影响结果 在k-means算法中,一开始的k个中心点是随机选定的,在后面的迭代中再进行重算,直到收敛。但是根据算法的步骤不难看出,这样一...
对一张照片进行kmeans聚类结果如下 可见把图像聚成两类 部分代码如下 # -*- coding: utf-8 -*-from PIL import Imageimport numpy as npfrom sklearn.cluster import KMeansimport matplotlibimport matplotlib.pyplot as pltdef restore_image(cb, cluster, shape):row, col, dummy = shapeimage = np.empty...
kmeans = KMeans(n_clusters=ncomp,random_state=0) Labels = kmeans.fit_predict(X) 1 2 3 4 5 6 7 8 #高斯滤波 可平滑噪声 #替换即可 img =SKimg.imread(imgpath) img[:,:,0] = gaussian_filter(img[:,:,0], sigma=1) img[:,:,1] = gaussian_filter(img[:,:,1], sigma=1) img[...
print("开始第{}轮聚类".format(str(j))) #开始一轮新的分类 for index, vector in enumerate(vector_set): centroid_index = get_centroids(centroids, vector) group_tag[index] = centroid_index #重新寻找聚类中心 centroid_sum = np.zeros((centroid_num, 3)) # 记录属于每个中心的向量的和 ...
K-Means 聚类是一种无监督机器学习算法,旨在将N 个观测值划分为K 个聚类,其中每个观测值都属于具有最近均值的聚类。集群是指由于某些相似性而聚合在一起的数据点的集合。对于图像分割,这里的簇是不同的图像颜色。 我们使用的环境是pip install opencv-python numpy matplotlib ...
Python可视化KMeans聚类算法对图像颜色进行压缩的过程 功能描述: 使用KMeans算法对图像颜色进行聚类,使用更少的颜色进行着色。对KMeans算法不同聚类数量的效果进行可视化。 相关阅读: Python+sklearn使用KMeans算法压缩图像颜色 参考代码: 代码运行时间较长,约10分钟左右。
本文采用了模式识别分类中非监督分类中k均值聚类方法对多维遥感图像进行分类,从而达到提取所需地物信息的目的,运用MFC编程,对遥感图像,通过模糊K均值算法的实现,经过多次迭代,达到对遥感图像非监督分类,从而达到提取所需的地物信息的目的。 正在翻译,请等待...[translate]...
该算法是一种使用kmeans原理对输入的彩色或灰度图像进行聚类的全自动方法,但是在这里,您无需指定聚类数或任何初始种子值即可开始迭代,该算法会自动查找聚类数和聚类中心. 这是在不知道聚类数量的情况下对图像进行聚类的一种非常快速的实现。 1. 将灰色(单通道(0-255)
利用k-means算法对图片颜色进行聚类 1.首先我们导入我们可能用到的包: importmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.ioimportloadmatfromnumpyimport*fromIPython.displayimportImage 2.接下来我们导入相应的RGB图像: defload_picture():path='./data/bird_small.png'image=plt.imread(path)plt.imshow(image)plt.show() ...