顺便说一下,可以通过 K.function 这种方式来观察整个神经网络各中间层的输出: 可以清楚地看到图片是怎样卷积压缩然后怎样反卷积解压的。 K-means 聚类 K-means 算法是很典型的基于距离的聚类算法,采用距离作为相似性的评价指标,即认为两个对象的距离越近,其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的,因...
本案例展示了如何使用KMeans聚类算法对图像进行颜色压缩,以达到简化图像颜色、提取图像特征并减少存储空间的目的。使用sklearn库中的KMeans类,快捷地完成图像颜色分类任务。 运行结果 Full Code importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeans IMG_PATH ='./avatar.png'COLOR_CNT =8img =...
旗帜:这个标志用于指定初始中心。 通常用于这两个标记:cv2.KMEANS_PP_CENTERS和cv2.KMEANS_RANDOM_CENTERS。 输出参数 密实度:这是每一个点的距离的平方和相应的中心。 标签:这是标签阵列,其中每个元素标记1,另一个为0 中心:这是一系列的集群中心。 以下是示例代码: 第一个基本语法 与 一维数据聚类 # -*-...
3 3、创建一个函数，用来压缩输入图片： def compress_image(img，num_clusters): # 将输入的图片转换成(样本量,特征量)数组，以运行k-means聚类算法 X = img.reshape((-1，1)) kmeans = cluster.KMeans(n_clusters=num_clusters，n_init=4， random_state=5) kmeans.fit(X) cent...
使用MeV软件做基因K-Means聚类,出来的图片不够美观,如何设置参数对图片线条进行修饰?原始图片和别人文章中图片如下:1598329739(1).jpg1598329891(1).jpg 分子生物 综合其他
首先介绍一下题图,这个是个小萝莉的照片(如下),每一个点都可以视作是一个三维向量(点?)(RGB三通道图片),那么,使用K-Means算法对这些点进行聚类,我们就很容易得到几个中心点和几类,把同一类的数据点(像素点)用中心点表示就可以得到压缩后的图片,以上分别是把3通道×每通道8bit=24bit的像素点压缩为1bit,2bi...
聚类是机器学习中很重要的一部分,是一种无监督学习,本次选择K-means算法对图片的像素进行聚类 K-means,顾名思义,K-均值,首先随机地选择k个对象,每个对象初始地代表了一个簇的平均值或中心。对剩余的每个对象根据其与各个簇中心的距离,将它赋给最近的簇,然后重新计算每个簇的平均值。这个过程不断重复,直到每个簇...
ML之K-means:基于(完整的)手写数字图片识别数据集利用K-means算法实现图片聚类 目录 输出结果 设计思路 核心代码 输出结果 设计思路 核心代码 metrics.adjusted_rand_score(y_test,y_pred) plt.xlim([0,10]) ...
defimage_segmentation(image_path,k=2,max_iter=100): img=np.array(Image.open(image_path))# 读取图片,转为numpy数组 pixels=img.reshape(-1,3)# 将数据转化成可以处理的数据维度(n行,3) labels,centroids=k_means(pixels,k,max_iter)# 进行k-means聚类 ...
1// 针对图片实现K-means聚类算法.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。2#include"stdafx.h"34floatdistance(RGBx,RGBmean);5intkmeans_img(RGB**Img,LONGImgWidth,LONGImgHeight,ULONGlCount,USHORTK);67int_tmain(int argc,_TCHAR*argv[])8{9//#pragma pack (1)//字节对齐的控制!非常注意!10BITMAPFILE...