Opencv将多维特征向量利用K-means算法聚类void cvKMeans2( const CvArr* samples, int cluster_count, Cv
double kmeans::distance(Centroid cen, int k2) { double dis = 0; for (int i = 0; i < dim; i++) dis += pow(cen[i] - dataset[k2][i], 2); return sqrt(dis); } void kmeans::split(vector<set<int>>&clusters, int kk) { int maxsize = 0; int th = -1; for (int i =...
kmeans是非常经典的聚类算法,至今也还保留着较强的生命力,图像处理中经常用到kmeans算法或者其改进算法进行图像分割操作,在数据挖掘中kmeans经常用来做数据预处理。opencv中提供了完整的kmeans算法,其函数原型为: double kmeans( InputArray data, int K, InputOutputArray bestLabels, TermCriteria criteria, int atte...
opencv的Kmeans聚类算法应用 1、输入原始图片 2、代码实现: #include<opencv2\opencv.hpp>#include<iostream>usingnamespacestd;usingnamespacecv;intmain() { Mat src= imread("C:/Users/lzg/Desktop/opencv_test/Project1/1.png");if(src.empty()) { cout<<"meiyoutu"<<endl; } namedWindow("input", ...
简介:Java调用opencv聚类算法kmeans 1.kmeans函数参数介绍 /*** data 代表样本* k 聚类时有多少种分类* bestLabels 标记后的一个类别 整形* criteria 算法终止 迭代次数* attempts 判断样本的聚类次数* flags: 确定簇心的计算方式。有三个值可选:KMEANS_RANDOM_CENTERS 表示随机初始化簇心。KMEANS_PP_CENTERS...
1. Kmeans聚类算法原理 1.1 概述 K-means算法是集简单和经典于一身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。 该算法认为类簇是由距离靠近的对象组成的,因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。
了解如何在OpenCV中使用cv.kmeans()函数进行数据聚类 理解参数 输入参数 sample:它应该是np.float32数据类型,并且每个功能都应该放在单个列中。 nclusters(K):结束条件所需的簇数 criteria:这是迭代终止条件。满足此条件后,算法迭代将停止。实际上,它应该是3个参数的元组。它们是(type,max_iter,epsilon): ...
1.C++ OpenCV实现方法 2.C++,Python以及Matlab版本 一、最大最小距离算法基本思想 最大最小距离法是模式识别中一种基于试探的类聚算法,它以欧式距离为基础,取尽可能远的对象作为聚类中心。因此可以避免K-means法初值选取时可能出现的聚类种子过于临近的情况,它不仅能智能确定初试聚类...
了解如何在OpenCV中使用cv.kmeans()函数进行数据聚类 理解参数 输入参数 sample:它应该是np.float32数据类型,并且每个功能都应该放在单个列中。 nclusters(K):结束条件所需的簇数 criteria:这是迭代终止条件。满足此条件后,算法迭代将停止。实际上,它应该是3个参数的元组。它们是(type,max_iter,epsilon): a. 终...