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...
在计算机视觉中,图像分割是将图像划分为多个片段的过程。分割图像的目标是将图像的表示改变为更有意义且更易于分析的东西。它通常用于定位对象和创建边界。 处理整个图像并不是一个好主意,因为图像中的许多部分可能不包含任何有用的信息。因此,通过对图像进行分割,我们可以只利用重要的片段进行处理。 图像基本上是一组...
OpenCV中的K值聚类 解释函数参数—— cv2.kmeans() 输入参数: samples:np.float32类型数据,每个特征放在一列。 nclusters(K):聚类的最终数目。 criteria:终止迭代的条件。条件满足,迭代终止。含三成员(typw,max_iter,epsilon)的元组。 ——type终止的三种类型: cv2.TERM_CRITERIA_EPS 只有精确度epsilon满足时停止...
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 将分割结果重新绘制到新的...
opencv-K-means图像分割-根据颜色 K-means算法分割 K-means是一种经典的无监督聚类算法---不需要人工干预。 算法原理: (1)随机选择两个中心点; (2)计算每个点到这两个中心点的距离,最近的分成一类(连接起来); (3)重新计算中心点(平均值计算),计算新的中心点到旧的中心点的差值如果小于输入的值,就说明中心...
K-Means 聚类是一种无监督机器学习算法,旨在将N 个观测值划分为K 个聚类,其中每个观测值都属于具有最近均值的聚类。集群是指由于某些相似性而聚合在一起的数据点的集合。对于图像分割,这里的簇是不同的图像颜色。 我们使用的环境是pip install opencv-python numpy matplotlib ...
1,图像量化处理 图像通常是自然界景物的客观反映,并以照片形式或视频记录的介质连续保存,获取图像的目标是从感知的数据中产生数字图像,因此需要把连续的图像数据离散化,转换为数字化图像,其工作主要包括两方面——量化和采样。数字化幅度值称为量化,数字化坐标值称为采样。
✔️ MeanShfit 均值漂移算法是一种通用的聚类算法,通常可以实现彩色图像分割。 基本原理 ✔️ 对于给定的一定数量样本,任选其中一个样本,以该样本为中心点划定一个圆形区域,求取该圆形区域内样本的质心,即密度最大处的点,再以该点为中心继续执行上述迭代过程,直至最终收敛。
绪：本文主要针对目标区域和背景区域灰度值近似，即图像对比度差；采用基于Otsu阈值分割法不易分割；这里介绍给出了一个不算困难的方法：首先，以三个模板对图像进行卷积，提取特征，构建特征向量集合；然后，采用k-means聚类方法，对特征向量集合聚类，提取目标类别；最后，基于形态学操作，分割出目标区域。工具/原料 ...