OpenCV的k - means聚类 目标 学习使用cv2.kmeans()数据聚类函数OpenCV 理解参数 输入参数 样品:它应该的np.float32数据类型,每个特性应该被放在一个单独的列。 nclusters(K):数量的集群需要结束 标准:这是迭代终止准则。 当这个标准是满足,算法迭代停止。 实际上,它应该是一个元组的三个参数。 他们是(type,max...
颜色相似性,欧几里得距离越小,颜色越相似 importmath importcv2 importnumpyasnp fromsklearn.clusterimportKMeans deffind_dominant_color(image, k=2): # 将图像数据转换为一维数组 image = image.reshape((image.shape[0] * image.shape[1],3)) # 使用K均值聚类算法对颜色进行聚类 kmeans = KMeans(n_clu...
int main( int argc, char **argv) { IplImage *imgA = cvLoadImage( "1.jpg", CV_LOAD_IMAGE_ANYDEPTH | CV_LOAD_IMAGE_ANYCOLOR); if(imgA ==NULL) { cout<<"Can't Load Image ." << endl; exit(0); } cvNamedWindow("window",CV_WINDOW_AUTOSIZE); cvShowImage("window",imgA);//加载原图...
OpenCV的k - means聚类 目标 学习使用cv2.kmeans()数据聚类函数OpenCV 理解参数 输入参数 样品:它应该的np.float32数据类型,每个特性应该被放在一个单独的列。 nclusters(K):数量的集群需要结束 标准:这是迭代终止准则。 当这个标准是满足,算法迭代停止。 实际上,它应该是一个元组的三个参数。 他们是(type,max...
{ cout<<"Can't Load Image ." << endl; exit(0); } cvNamedWindow("window",CV_WINDOW_AUTOSIZE); cvShowImage("window",imgA);//加载原图 unsigned long int size; size = imgA->width * imgA->height;//取得图片大小 CvMat *clusters;//分类后的矩阵 ...
exit(0); } cvNamedWindow("window",CV_WINDOW_AUTOSIZE); cvShowImage("window",imgA);//加载原图 unsigned long int size; size = imgA->width * imgA->height;//取得图片大小 CvMat *clusters;//分类后的矩阵 clusters = cvCreateMat (size, 1, CV_32SC1);//32位1通道的矩阵 ...