K均值聚类是一种常用的无监督学习算法,它能够将数据集划分为K个不同的类别。在C++中,我们可以结合OpenCV库和Vigra库来实现K均值聚类算法。 OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个开源的计算机视觉库,它提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。在C++中,可以使用OpenCV的API来处理图像、视频以及进行各种计算...
1.KMEANS:是一种聚类算法,主要过程: 流程图: 参数k–> 初始化中心点–>根据每个样本与中心的距离,分配聚类编号–>对编号相同的样本,计算新的中心位置–>当距离(D)小于阈值(T)或迭代(Iteration)次数大于迭代次数(C)->条件成立退出;条件不成立,从第三个步骤开始。 初始化中心的方法有:KMEANS_PP_CENTERS 中心...
第4节将引入聚类算法,包括K-Means、DBSCAN和Mean-Shift等常用聚类算法原理。这些算法可以用来对得到的轮廓数据进行聚类分析。 第5节是本文重点内容,详细介绍了基于OpenCV的轮廓聚类方法。该部分包括数据预处理与轮廓提取、轮廓特征计算与表示等子章节,通过实际代码示例演示了如何实现这些方法。 1.3 目的 本文的目标是向读...
criteria:这是迭代终止标准条件。满足此条件后,算法迭代将停止。实际上,它是3个参数的元组,分别是(type, max_iter, epsilon): type终止条件的类型,它具有3个标志,如下所示: cv2.TERM_CRITERIA_EPS-如果达到指定的精度epsilon,则停止算法迭代 cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER-在指定的迭代次数max_iter之后停止算法 cv2...
机器学习中的k均值聚类属于无监督学习，所谓k指的是簇类的个数，也即均值向量的个数。算法初始状态下...
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()) {...
了解如何在OpenCV中使用cv.kmeans()函数进行数据聚类 理解参数 输入参数 sample:它应该是np.float32数据类型,并且每个功能都应该放在单个列中。 nclusters(K):结束条件所需的簇数 criteria:这是迭代终止条件。满足此条件后,算法迭代将停止。实际上,它应该是3个参数的元组。它们是(type,max_iter,epsilon): ...
了解如何在OpenCV中使用cv.kmeans()函数进行数据聚类 理解参数 输入参数 sample:它应该是np.float32数据类型,并且每个功能都应该放在单个列中。 nclusters(K):结束条件所需的簇数 criteria:这是迭代终止条件。满足此条件后,算法迭代将停止。实际上,它应该是3个参数的元组。它们是(type,max_iter,epsilon): ...
3.centers: 这是聚类中心的数组 现在我们用三个例子看看怎么应用K-Means算法 1.只有一个特征的数据 你有一个只有一个特征或者一个维度的数据集,比如,我们你只能用人的身高来决定T恤的尺寸。 所以我们创建数据并用Matplotlib绘制: import numpy as np
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(K-means)的基本步骤如下: