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_clusters=k,n_init=10) kmeans.fit(image) # 获取每个簇的像素数量 counts = np.bincount(kmeans.labels_) # 返回数量最多的簇的中心点,即最常见的颜色 returnkmeans.cluster_cen...
OpenCV的k - means聚类 -对图片进行颜色量化 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...
在C++OpenCV中,K-Means算法的实现可分为以下几个步骤: 1. 加载图像并归一化像素值。 2. 将图像像素数据转化为一维的数据矩阵,并设置聚类数k。 3. 调用C++OpenCV提供的k-means函数进行聚类,得到每个像素所属的簇标签。 4. 通过计算簇中心值,得到每个簇的RGB颜色值。 5. 将图像像素按簇标签对应的RGB颜色值进...
OpenCV的k - means聚类 -对图片进行颜色量化 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...