如果选择KMEANS_RANDOM_CENTERS随机初始化簇心,则这个参数可省略。 代码演示 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...
KMeans在图像处理中经典应用场景就是根据用户输入的分类数目实现图像自动区域分割,本例就是基于OpenCV KMeans函数实现图像的自动分割, 对彩色图像来说,每个像素点都有RGB三个分量,整个图像可以看成是一个3维数据集合,只要把这个三维数据集作为输入参数传给KMeans函数即可,算法执行完毕之后,根据分类标记的索引设置不同的...
通常,为此使用两个标志:**cv2.KMEANS_PP_CENTERS**和cv2.KMEANS_RANDOM_CENTERS 输出参数 compactness:它是每个点到其相应中心的平方距离的总和。 labels:这是标签数组,其中每个元素可以标记为0,1… centers:这是群集中心的阵列。 现在,将通过三个示例了解如何应用K-Means算法。 单特征数据 假设有一组仅具有一个...
KMEANS_USE_INITIAL_LABELSDuring the first (and possibly the only) attempt, use the user-supplied labels instead of computing them from the initial centers. For the second and further attempts, use the random or semi-random centers. Use one ofKMEANS_*_CENTERSflag to specify the exact method....
图1.(a)随机设置聚类中心然后将数据样本聚到离它最近的中心(b)将初始中心移动到新聚类集合所在中心(c)数据样本点根据最近邻规则重新聚到类别中心(d)聚类中心再次移到它所在新类别的中心 (二)Kmeans优缺点 Kmeans有以下几个优点: 1、是解决聚类问题的一种经典算法,算法简单、快速。
OpenCV 提供了函数 cv2.kmeans()来实现 K 均值聚类。函数语法格式为: retval, bestLabels, centers=cv2.kmeans(data, K, bestLabels, criteria, attempts,flags) 其中: data 表示输入的待处理数据集合,应是np.float32类型,每个特征放在单独的一列中。
输出:簇划分 C=C1,C2,...,CK 备注: kmeans算法由于初始“簇中心”点是随机选取的,因此最终求得的簇的划分与随机选取的“簇中心”有关,也就是说,可能会造成多种 k 个簇的划分情况。这是因为kmeans算法收敛到了局部最小值,而非全局最小值。 二分KMeans 基于kmeans算法容易使得结果为局部最小值而非全局...
官方源代码中有一点瑕疵,高斯分布产生的随机点points的坐标可能出现负数或大于500的数。如横坐标均值是0,方差是25,那么横坐标随机值中会出现负数。 修改了两处:随机数生成种子是时间、随机点points坐标保证在500*500以内。 【知识点1】聚类函数 double kmeans( InputArray data, int K, InputOutputArray bestLabels...
·3.c - epsilon - 需要的准确度 4.attempts: 标志,指定算法使用不同初始标签执行的次数。算法返回能得到最好密度的标签。密度作为输出被返回。 5.flags:这个标志是用来指定如何得到初始中心的。一般两个标志会用到:cv2.KMEANS_PP_CENTERS和cv2.KMEANS_RANDOM_CENTERS. ...
K-Means Clustering in OpenCV cv2.kmeans(data, K, bestLabels, criteria, attempts, flags[, centers]) -> retval, bestLabels, centers data: np.float32数据类型,每个功能应该放在一个列中 nclusters(K):集群数 bestLabels:预设的分类标签:没有的话 None ...