减少图片中颜色数目的一个过程。为了减少内存消耗。 K值聚类的方法来进行颜色量化。 3个特征:R、G、B,把图片数据变形成M(图片中像素点数目)×3的向量。 聚类完成后,用聚类中心值替换与其同组的像素值,保证结果图片只含有指定数目的颜色。 代码演示 #coding=utf-8 import cv2 import numpy as np img=cv2.imrea...
img = cv2.imread('./T_J.jpg') #变成单通道的黑白图片 img2 = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #二值化 thresh,binary = cv2.threshold(img2,150,255,cv2.THRESH_BINARY) #查找轮廓,新版本返回两个东西,分别是轮廓和层级 contours,hierarchy = cv2.findContours(binary,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_...
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...
在图像处理中,通过 K-Means聚类算法可以实现图像分割,图像聚类,图像识别等操作,下面主要用来进行图像颜色分割。假设存在一张 100*100像素的灰度图像,它由 10000 个RGB灰度级组成,我们通过 K-Menas 可以将这些像素点聚类成 K 个簇,然后使用每个簇内的置心点来替换簇内所有的像素点,这样就能实现在不改变分辨率的情况...
✔️ 在一张图片中,每一个像素点对应位置坐标和色彩坐标,用k-means算法对图像聚类不是聚类位置信息,而是对其色彩进行聚类。 ✔️ kmeans能够实现简单的分割,当然效果不是非常好,需要经过一些后处理调整,才能得到高精度的分割图。 颜色空间分割 这里我们选取一个半身像,针对图片的颜色进行kmeans分割。
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 ...
对于未知类别的图片,计算它的bag of words,使用训练的分类器进行分类。 步骤详解 提取feature并进行聚类 这一步用于提取待训练中所有图片的特征值并保存到一个vocab_descriptors(vector数组)中, 再使用bowtrainer对vocab_descriptors进行聚类的出单词本vocab(Mat 类型) ...
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 ...
k-means聚类的流程：首先，随机选取k个点，将每个点分配给它们，得到最初的k个分类；然后，在每个分类中计算均值，将点重新分配，划归到最近的中心点；重复上述步骤直到点的划归不再改变。5 k-means聚类的流程：针对本图像，分为路面目标和树林背景两类；①设置初始聚类中心{100,100,100}，{0,0,0}；②根据差...
NO2 feature聚类 由于opencv封装了一个类BOWKMeansExtractor[2],这一步非常简单,将所有图片的feature vector丢给这个类,然后调用cluster()就可以训练(使用KMeans方法)出指定数量(步骤介绍中提到的n)的类别。输入vocab_descriptors就是第1步计算得到的结果,返回的vocab是一千个向量,每个向量是某个类别的feature的中心...