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...
四、K-means聚类算法的优缺点及改进方法 优点 简单易懂:K-means聚类算法的原理简单,易于理解和实现。 计算速度快:该算法的计算效率较高,适用于大数据集的聚类分析。 可扩展性好:随着数据规模的扩大,K-means聚类算法仍然能够保持较好的性能。 局限性 需要预先设定聚类数目K:K值的选择对聚类结果有很大影响,但往往很...
使用 imsegkmeans 对对象进行聚类以分为三个簇。 代码语言:javascript 复制 ab=lab_he(:,:,2:3);ab=im2single(ab);nColors=3;%重复三次聚类,避免局部最优 pixel_labels=imsegkmeans(ab,nColors,'NumAttempts',3); 对于输入中的每个对象,imsegkmeans 会返回一个对应于簇的索引或标签。用像素的标签标...
n_clusters=2):# 将图像转换为灰度图gray=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 将图像数据转换为二维数组h,w=gray.shape[:2]img_array=gray.reshape((-1,1))# 使用KMeans进行聚类kmeans=KMeans(n_clusters=n_clusters)labels
直方图法:对图像的颜色建立直方图,而直方图的波峰波谷能够表示一块区域的颜色值的范围,来达到分割的目的。 特定理论:基于聚类分析、小波变换等理论完成图像分割。 3. 实例描述 目标:利用K-means聚类算法对图像像素点颜色进行聚类。 输出:同一聚类中的点使用相同颜色标记,不同聚类颜色不同。
Mean Shift、Kmeans算法进行图像分割 mean shift算法进行图像分割 在计算机中,一幅完整的图像是由像素点组成,像素点包括由高(height)、宽(width)组成的位置信息和由红、绿、蓝组成的所谓的RGB三通道(channel)色彩信息,意思是每个像素点的颜色分别用代表红、绿、兰3种原色的亮度数据来合成表示。
K-means算法用于聚类分析,广泛用于机器学习领域。 下面借用百度百科的解释,个人觉得讲的还算清楚: k-means 算法接受参数 k ;然后将事先输入的n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足:同一聚类中的对象相似度较高;而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对...
3、k-means聚类分割 这里使用的图片是62mp418.jpg import numpy as npimport cv2from sklearn.cluster import KMeans imgData = []img = cv2.imread('62mp418.jpg') imginfo=img.shaperow=imginfo[0]col=imginfo[1]deep=imginfo[2]for i in range(0,r...
K-means聚类算法是一种无监督学习算法,主要用于数据聚类。该算法的主要目标是找到一个数据点的划分,使得每个数据点与其所在簇的质心(即该簇所有数据点的均值)之间的平方距离之和最小。 在K-means聚类算法中,首先需要预定义簇的数量K,然后随机选择K个对象作为初始的聚类中心。接着,算法会遍历数据集中的每个对象,根据...
1 K-means算法 实际上,无论是从算法思想,还是具体实现上,K-means算法是一种很简单的算法。它属于无监督分类,通过按照一定的方式度量样本之间的相似度,通过迭代更新...