本例就是基于OpenCV KMeans函数实现图像的自动分割, 对彩色图像来说,每个像素点都有RGB三个分量,整个图像可以看成是一个3维数据集合,只要把这个三维数据集作为输入参数传给KMeans函数即可,算法执行完毕之后,根据分类标记的索引设置不同的颜色即可。
选择适当的初始质心是kmeans算法的关键步骤。常见的方法是随机的选取初始质心(利用OpenCV中的随机函数),但是这样生成的聚类簇的质量常常很差。一种常用的解决方法是:多次运行,每次使用一组不同的随机初始质心,然后选取具有最小误差的平方和(SSE)的簇集。这种策略简单,但是效果可能不好,这取决于数据集和寻找的簇的个...
根据分类好的样本重新计算中心点(距离平均值),这时新的中心点与最初的中心点之间会有个距离差,一旦这个距离差小于(大于)我们设定的阈值,中心点发生变化,然后重新执行步骤一,进过不断的迭代更新,样本数据得到收敛,最终成功分类: OpenCv代码实现: #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> using namespace cv...
复制 #include<opencv2/opencv.hpp>#include<iostream>using namespace cv;using namespace std;intmain(int argc,char**argv){Mat SrcImage=imread("1.jpg");imshow("原图",SrcImage);int width=SrcImage.cols;int height=SrcImage.rows;int dims=SrcImage.channels();int sampleCount=width*height;int clus...
OpenCV Kmeans 1 K-均值聚类算法的基本思想 K-均值聚类算法是著名的划分聚类分割方法。划分方法的基本思想是:给定一个有N个元组或者纪录的数据集,分裂法将构造K个分组,每一个分组就代表一个聚类,K<N。而且这K个分组满足下列条件:(1) 每一个分组至少包含一个数据纪录;(2)每一个数据纪录属于且仅属于一个分组...
KMeans是OpenCV核心模块的一个API函数。 各个参数的详细解释如下: - data表示输入的数据集合,可以一维或者多维数据,类型是Mat类型,比如: Mat points(count, 2, CV_32F) 表示数据集合是二维,浮点数数据集。 - K表示分类的数目,最常见的是K=2表示二分类。
opencv笔记--Kmeans 在图像分割中,使用 kmeans 算法可以实现图像区域基本分割。如果一幅图像被分为两类,kmeans 分割效果与 ostu 算法基本一致,具体如下图: kmeans 将图像灰度聚类为 k 类,ostu 将图像灰度分割为 2 类,当 k = 2 时,两种算法最终目的基本趋于一致。
OpenCV图像处理-KMeans 图像处理 KMeans 数据分类 概述 KMeans算法的作者是MacQueen, KMeans的算法是对数据进行分类的算法,采用的硬分类方式,是属于非监督学习的算法; 对于给定的样本集,按照样本之间的距离大小,将样本划分为K个簇,让簇内的点尽量紧密的连接在一起,而让簇间的距离尽量的大。
利用OpenCv2实现k-means K-means算法是经典的基于划分的聚类方法 K-Means是线性分类器,对于线性不可分数据就会失效 1、基本思想 以空间中的k个点为中心进行聚类,对最靠近它们的对象归类,类别数为k。不断迭代,逐次更新各聚类中心的值,直至得到最好的聚类结果。
KMeans是OpenCV核心模块的一个API函数。 各个参数的详细解释如下: - data表示输入的数据集合,可以一维或者多维数据,类型是Mat类型,比如: Mat points(count, 2, CV_32F) 表示数据集合是二维,浮点数数据集。 - K表示分类的数目,最常见的是K=2表示二分类。