三、K-means聚类算法在图像分割中的应用 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...
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,...
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。 导入Python模块:from sklear...
kmeans算法进行图像分割 效果如下 与上面的mean shift算法区别十分大 具体体现为颜色更加暗淡 最后 部分代码如下 #!/usr/bin/env python# coding: utf-8# In[1]:import pylabimport numpy as npfrom sklearn import clusterimport matplotlib.pyplot as pltsamples = np.loadtxt(r"C:\Users\Administrator\Desktop...
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...
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...
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 打开图像文件并显示 原图像如下 接着显示图像的信息和图像大小 显示图像的颜色模式 ...
1 简介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.
以下是使用k-means算法进行图像分割的实验代码: import numpy as np from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt # 读入图片数据 img = np.a
在聚类分割中,kmeans是一种常用的聚类算法。kmeans算法通过将像素分成k个簇来实现图像分割。在kmeans算法中,首先需要随机选择k个像素作为初始聚类中心,然后将每个像素分配到最近的聚类中心。接下来,根据每个聚类中的像素的平均值重新计算聚类中心。然后,重复这个过程,直到聚类中心不再改变或达到预定的迭代次数。