首先,让我们来谈谈K均值聚类。K均值聚类是一种常用的聚类方法,它将数据点分为K个簇,使得每个数据点都属于离它最近的簇中心。在OpenCV中,可以使用`cv::kmeans`函数来实现K均值聚类。该函数需要指定输入数据、簇的个数K、终止条件等参数,并可以输出每个数据点所属的簇标签和簇中心的坐标。 其次,层次聚类是另一种...
1.2 K均值聚类的基本步骤 K 均值聚类是一种将输入数据划分为k 个簇的简单的聚类算法,该算法不断提取当前分类的中心点(也称为质心或重心),并最终在分类稳定时完成聚类。从本质上说,K 均值聚类是一种迭代算法。 K 均值聚类算法的基本步骤如下: 随机选取k 个点作为分类的中心点。 将每个数据点放到距离它最近的中...
同样在那些情况下,执行颜色量化。在这里使用k均值聚类进行颜色量化。 彩色图像每个像素点有3个值R,G,B,将其作为三个特征。因此,需要将图像重塑为Mx3大小的数组(M是图像中的像素数)。**在聚类之后,将质心值(也是R,G,B)应用于所有像素,以使生成的图像具有指定数量的颜色。**之后将向量转化为原始图像的形状。...
k-均值算法(英文:k-means clustering)源于信号处理中的一种向量量化方法,现在则更多地作为一种聚类分析方法流行于数据挖掘领域。k-均值聚类的目的是:把n个点(可以是样本的一次观察或一个实例)划分到k个聚类中,使得每个点都属于离他最近的均值(此即聚类中心)对应的聚类,以之作为聚类的标准。这个问题将归结为一个...
在OpenCV分层聚类中指定聚类数的原因是为了控制聚类的粒度和数量。分层聚类是一种层次化的聚类方法,它将数据集分解为多个层次,每个层次都包含不同粒度的聚类结果。 指定聚类数可以帮助我们在聚类过程中明...
OpenCV入门(二十九)快速学会OpenCV 28 K均值聚类 1.K均值聚类概述 1.1 K均值聚类的基本步骤 1.2 K均值聚类模块 2.操作实例 2.1 数据预处理 2.2 设置参数 2.3 调用函数cv2.kmeans() 2.4 确定分类 2.5 显示结果 作者:Xiou 1.K均值聚类概述 当我们要预测的是一个离散值时,做的工作就是“分类”。例如,要预测一...
基于Python的OpenCV轮廓检测聚类 简介 OpenCV的“findContours”功能经常被计算机视觉工程师用来检测物体。OpenCV的存在,使得我们只需要编写几行代码就可以检测轮廓(对象)。然而,OpenCV检测到的轮廓通常是分散的。例如,一个功能丰富的图像可能有数百到数千个轮廓,但这并不意味着图像中有那么多对象。一些属于同一对象的轮廓...
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...
基于Python的OpenCV轮廓检测聚类 来源:公众号小白学视觉授权 简介 OpenCV的“findContours”功能经常被计算机视觉工程师用来检测物体。OpenCV的存在,使得我们只需要编写几行代码就可以检测轮廓(对象)。然而,OpenCV检测到的轮廓通常是分散的。例如,一个功能丰富的图像可能有数百到数千个轮廓,但这并不意味着图像中有那么多...
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...