代码演示 我们再新建一个项目名为opencv--kmeans,按照配置属性(VS2017配置OpenCV通用属性),然后在源文件写入#include和main方法. 首先定义一个颜色数组用于后面分割图像用 获取源图像的宽度,高度以及颜色的通道数 定义KMeans方法用到的初始值 将源图上的RGB数据转换为样本数据 运行KMeans进行图像分割 将分割结果重新绘...
由此可见,基于kmeans的图像分割,可以看作为颜色分割,即把相似颜色(相似灰度值)分为一类。 下面是opencv C++代码 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { Mat SrcImage = imread("C:/Users/zhang/Desktop/1.png"...
KMeans在图像处理中经典应用场景就是根据用户输入的分类数目实现图像自动区域分割,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...
一般情况下,我们通过C++/Matlab/Python等语言进行实现K-means算法,结合近期我刚刚学的C++,先从C++实现谈起,C++里面我们一般采用的是OpenCV库中写好的K-means函数,即cvKmeans2,首先来看函数原型: 从OpenCV manual看到的是: int cvKMeans2(const CvArr* samples, int nclusters, CvArr* labels, CvTermCriteria termc...
opencv 自动聚类 opencv kmeans聚类函数 目标 了解如何在OpenCV中使用cv2.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,并且每个特征都应该放在单个列中 nclusters(K):结束条件所需的簇数 criteria:这是迭代终止标准条件。满足此条件后,算法迭代将停止。实际上,它是3个参数的元组...
opencv里面k-means函数的样本数据、标签、中心点的存储: 这是正确的代码:(聚类) 1#include <opencv2/opencv.hpp>2#include <iostream>34usingnamespacecv;5usingnamespacestd;67intmain(intargc,char**argv) {8Mat img(500,500, CV_8UC3);9RNG rng(12345);10constintMax_nCluster =5;11Scalar colorTab...
输出: 簇划分 C={C_1,C_2,...,C_K} Opnecv 函数 OpenCV中KMeans数据分类的API为: cv2.kmeans( InputArray data, int K, InputOutputArray bestLabels, TermCriteria criteria, int attempts, int flags, OutputArray centers = noArray() ) 输入: data表示输入的样本数据,必须是按行组织样本,每一行...
可以通过距离变换实现,这样它们的灰度值就有了阶梯状的变换。风水岭算法常见的有三种方法:(1)基于浸泡理论的分水岭分割方法;(2)基于连通图方法;(3)基于距离变换的方法。OpenCV 中是基于距离变换的分割方法,就相当于我们的小山头(认为造成的)。 基本的步骤:...
在OpenCV中提供的函数为pyrMeanShiftFiltering(),该函数严格来说并不是图像分割,而是图像在色彩层面的平滑滤波,它可以中和色彩分布相近的颜色,平滑色彩细节,侵蚀掉面积较小的颜色区域,所以在OpenCV中它的后缀是滤波“Filter”,而不是分割“segment”。该函数原型如下所示: dst = pyrMeanShiftFiltering(src, sp, sr[,...
是真的强!大佬带你入门【OpenCV图像分割】零基础小白快速上手(KMeans/GMM/分水岭分割/图像识别/计算机视觉/opencv实战) 8518 92 3:26:31 App 同济大佬【聚类分析】实战教程!kmeans聚类算法可视化展示:无监督学习三大聚类算法应用实战_机器学习算法|K均值聚类|kmeans|DBSCAN聚类算法 1.1万 2 10:05 App 【机器学习...