GMM 简介 关于高斯混合模型理论:https://zhuanlan.zhihu.com/p/30483076 关于高斯混合模型理论:高斯混合模型 (GMM) 为关于数据的高斯分布与观测数据在总体分布中密度概率的数据分析模型。 当样本数据 是一维数据(Univariate)时,高斯分布遵从下方概率密度函数(Probability Density Function): 其中 为数...
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心点所在的类中。 重新计...
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...
- 高度优化:OpenCV底层的C/C++代码经过充分优化,提供了高效的图像处理算法实现。 - 多语言支持:除了C++语言外,OpenCV还提供了Python、Java等不同编程语言的接口,方便不同开发者使用。 - 强大的功能:OpenCV提供了各种图像处理和计算机视觉功能,包括图像滤波、边缘检测、轮廓检测等。 掌握C++和OpenCV的基础知识对于理解并...
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...
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...
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()) {...
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( Input
b) 随机选择K(这里K=2)个聚类的初始中心(以红色、蓝色做区分); c)簇分配:轮询所有样本数据,计算其到K个中心点的距离,将样本归到距离最小的中心点的聚类,把自己标定成聚类中心点的颜色; d)移动聚类中心:找到同一簇(红色或蓝色)所有点的平均位置,把簇中心点移动到这个位置上 ...
OpenCV-Python OpenCV中的K-Means聚类 | 五十八 目标 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...