聚类算法是一种无监督学习方法,用于将数据集划分为多个组或簇,使得同一簇内的数据点彼此相似,而不同簇的数据点差异较大。在OpenCV中,聚类算法广泛应用于图像处理、计算机视觉和数据挖掘等领域,如图像分割、特征提取和异常检测等。 2. OpenCV中常用的聚类算法...
在进一步阐述初始中心点选择之前,我们应该先确定度量kmeans的算法精确度的方法。一种度量聚类效果的标准是:SSE(Sum of Square Error,误差平方和) SSE越小表示数据点越接近于它们的质心,聚类效果也就越好。因为对误差取了平方所以更重视那些远离中心的点。 一种可以肯定降低SSE的方法是增加簇的个数。但这违背了聚类...
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...
result = svm.predict(testData)[1] 上述蓝色部分是对不同核函数所做的测试,绿色部分是对RBF核函数手动调参的最优结果,可以看出SVM比KNN算法有了很大提升,这里其实也有特征的关系,KNN的特征用的就是整幅图像的像素值,SVM用的是64维的hog特征。 3:k-Means均值聚类算法 基本理解:无监督算法,最终会得到K个聚类...
调用kmeans 算法实现对输入图像像素按RGB 三通道颜色的聚类,进一步可以完成主色提取、背景变换等处理。 源码如下: #include<iostream>#include"opencv2/opencv.hpp"intmain(){stringfilename="../2.jpg";cv::Matsrc=cv::imread(filename,cv::IMREAD_COLOR);cv::imshow("src",src);// 存放样本数据cv::Mat...
opencv计算图片中出现面积最大最经常出现的颜色 opencv K均值聚类算法 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
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()) {...
【聚类分析算法】史上最直观聚类分析算法详解,带你1小时快速入门聚类分析!——(人工智能、深度学习、K邻近算法、决策树、机器学习、OpenCV)共计14条视频,包括:1 聚类算法简介、2 聚类算法api初步使用、3 聚类算法实现流程简介等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
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...
void CirclesGridClusterFinder::hierarchicalClustering(const std::vector<Point2f> &points, const Size ...