kmeans(points, clusterCount, labels, criteria, 3, KMEANS_PP_CENTERS, centers); //第一个参数: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; //第二个参数:表示分类的数目,K = 2时即表示二分类; //第三个参数:表...
KMeans是OpenCV核心模块的一个API函数 各个参数的详细解释如下: 三:应用案例-利用KMeans实现图像分割 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...
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,分别是(type, max_iter, epsilon): type终...
使用OpenCV的kmeans实现图像分割 一、概述 案例:使用kmeans算法实现图像分割 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 kmeans算法参数介绍: kmeans( InputArray data,intK, InputOutputArray bestLabels, TermCriteria criteria,intattempts, intflags, OutputArray centers = noArray() ) data:输入数...
opencv kmeans double kmeans(InputArray data, int K, InputOutputArray bestLabels, TermCriteria criteria, int attempts,int flags, OutputArray centers=noArray() ) 注※: 1、参数data表示需要被聚类的原始数据集合,行表示一个数据样本,每一个样本的每一列都是一个属性; 2、参数k表示需要被聚类的个数; 3...
centers:用来初始化簇心的。与前一个flags参数的选择有关。如果选择KMEANS_RANDOM_CENTERS随机初始化簇心,则这个参数可省略。 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. ...
理解参数 输入参数 1.samples:应该是np.float32数据类型,且每个特征应该放在一个单独的列。 2.nclusters(K): 需要的聚类的数量 3.crite...
参数: data: 分类数据,最好是np.float32的数据,每个特征放一列。 K: 分类数,opencv2的kmeans分类是需要已知分类数的。 bestLabels:预设的分类标签或者None criteria:迭代停止的模式选择, 这是一个含有三个元素的元组型数。格式为(type, max_iter, epsilon) ...
#include<opencv2/opencv.hpp>#include<iostream>#include<string>usingnamespacestd;usingnamespacecv;intmain(){MatimgOri=imread("movie.jpg");imshow("imgOri",imgOri);ScalarcolorTab[]={Scalar(0,0,255),Scalar(0,255,0),};intwidth=imgOri.cols;intheight=imgOri.rows;// InitintsampleCount=width...