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...
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,但是计算机需要不具这种直观感受的能力,因此需要对相异度上进行定量定义。通过聚类可把相似度较大的对象归为一类,然后对聚在一个类的对象进行...
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...
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. 2 完整代码 clear all; close all; clc;...
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。
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. ...
kmeans聚类图像分析 可用于图像的分割,效果比较好 上传者:weixin_42657024时间:2022-07-14 基于流形距离的K-means聚类算法(matlab实现) 将流形距离引入K-means聚类算法中,对于具有流形结构的数据集有很好的聚类效果,流形距离计算参数的设定充分考虑了全局和局部一致性。
模式识别经典算法——Kmeans图像聚类分割(以最短的matlab程序实现),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
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. ...
简介:【聚类分割】基于 K-means 聚类算法实现图像区域分割附matlab代码 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...