在图像处理中,K-means聚类算法常用于图像分割。算法可以将图像中的像素点按照颜色、纹理等特征划分为不同的区域,从而实现图像的自动分割。 1. 灰度图像分割 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。
#加载Kmeans聚类算法km = KMeans(n_clusters= 3)#其中n clusters属性指定了聚类中心的个数为3 Step4: 对像素点进行聚类并输出: 对像素点进行聚类并输出心依据聚类中心,对属于同一聚类的点使用同样的颜色进行标记。 #聚类获取每个像素所属的类别label = km.fit_predict(imgData)label = label.reshape([row, c...
imshow(label2rgb(result)),title(strcat('K=',num2str(k+2),'时RGB通道分割结果')); 图1.不同簇数情况下图像分割结果 1.聚类和分类 k-means聚类算法是无监督算法,需区分“聚类”与“分类”的差别,作为聚类算法只需知道如何比较不同对象之间的相似度,比如说人可以直观感受到一个事物与另一个事物的相异度,...
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。 用聚类的方法来分割...
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,通过迭代更新聚类中心,当聚类中心不再移动或移动差值小于阈值时,则就样本分为不同的类别。 1.1 算法思路 ...
本文介绍k-means算法用于分割激光选区熔化飞溅图像的例子,具体实现如下: 1、视频分解图片 这里提取20章图片 importcv2cap=cv2.VideoCapture("G:\\飞溅文献\\62.mp4")isOpened=cap.isOpenedprint(isOpened)fps=cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)width=int(cap.get(cv2.CAP_...
对图像进行颜色区域分割.将图像转换到CIE Lab颜色空间,用K均值聚类分析算法对描述颜色的a和b通道进行聚类分析;通过提取各个颜色区域独立成为单色的新图像,对图像进行分割处理.实验结果表明,在CIE Lab空间使用K—means聚类算法可以有效地分割彩色纺织品图像的颜色区域. 2 完整代码 3 仿真结果 4 参考文献 博主简介:擅长...
简介:Python利用K-Means算法进行图像聚类分割实战(超详细 附源码) 需要源码和图片请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~ 图形分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域。并提出感兴趣目标的技术和过程,它是由图像处理到图像分析的关键步骤,本案例利用K-Means聚类方法对图像的像素进行聚类实现图像分割 ...
以下是使用k-means算法进行图像分割的实验代码: importnumpyasnp fromPILimportImage importmatplotlib.pyplotasplt # 读入图片数据 img=np.array(Image.open("ladybug.png"))# 读取图片,转为numpy数组 plt.imshow(img) plt.show() # 将数据转化成可以处理的数据维度(n行,3) ...