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 将源图上的RGB数据转换为样本数据 运行KMeans进行图像分割 将分割结果重新绘制到新的...
从前也练习使用过OpenCV的Kmean算法,但是那版本低,而且也是基于C的开发。这两天由于造论文的需要把它重新翻出来在研究一下C++,发现有了些改进 kmeans C++:doublekmeans(InputArraydata, intK, InputOutputArraybestLabels, TermCriteriacriteria, intattempts, intflags, OutputArraycenters=noArray()) data:输入样本,...
ret,label,center=cv.kmeans(Z,2,None,criteria,10,cv.KMEANS_RANDOM_CENTERS)# 现在分离数据, Note the flatten()A = Z[label.ravel()==0] B = Z[label.ravel()==1]# 绘制数据plt.scatter(A[:,0],A[:,1]) plt.scatter(B[:,0],B[:,1],c ='r') plt.scatter(center[:,0],center[:...
c. epsilon-要求的精度 1. attempts:该标志用于指定使用不同的初始标签执行算法的次数。该算法返回产生最佳紧密度的标签。该紧凑性作为输出返回。 2. flags:此标志用于指定初始中心的获取方式。通常,为此使用两个标志:cv.KMEANS_PP_CENTERS**和**cv.KMEANS_RANDOM_CENTERS。 输出参数1. 紧凑度:它是每个点到其...
opencv 自动聚类 opencv kmeans聚类函数 目标 了解如何在OpenCV中使用cv2.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,并且每个特征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...
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。
下图展示了kmeans到底是怎么工作的: 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: ...
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。
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 ...
·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. ...