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颜色即可。
Kmeans是一种非监督的聚类方法,是最常用的聚类技术之一。kmeans尝试找到数据的自然类别,通过用户设定的类别个数K,它可以快速的找到“好的”类别中心,“好的”意味着聚类中心位于数据的自然中心。 (一)算法步骤 Kmeans算法一般步骤如下: 1、输入样本数据集合和用户指定的类别数K。 2、分配类别初始化中心点的位置(...
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...
然后对这sampleCount个样本数据使用kmeans算法聚类3次,取其中最好的一次作为最后的结果,最后将不同的类用不同的颜色显示出来。 // kmeans.cpp : Defines the entry point for the console application. // #include "stdafx.h" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/core/core.hpp" #i...
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。
kmeans 将图像灰度聚类为 k 类,ostu 将图像灰度分割为 2 类,当 k = 2 时,两种算法最终目的基本趋于一致。 kmeans 算法基本思路如下: 1)随机选取第一个聚类中心点,之后的聚类中心点选取有两种方法; a. 随机选取其他 k - 1 个聚类中心点; b. 根据已经选取的聚类中心点,计算所有点到已经选取的聚类中心点...
KMeans算法的作者是MacQueen, KMeans的算法是对数据进行分类的算法,采用的硬分类方式,是属于非监督学习的算法; 对于给定的样本集,按照样本之间的距离大小,将样本划分为K个簇,让簇内的点尽量紧密的连接在一起,而让簇间的距离尽量的大。 KMeans算法 输入:训练数据集D=x(1),x(2),...,x(m),聚类簇数k; ...
K-means算法分割 K-means是一种经典的无监督聚类算法---不需要人工干预。 算法原理: (1)随机选择两个中心点; (2)计算每个点到这两个中心点的距离,最近的分成一类(连接起来); (3)重新计算中心点(平均值计算),计算新的中心点到旧的中心点的差值如果小于输入的值,就说明中心的位置发生了变化,,那么到(2)步...
K-means算法是经典的基于划分的聚类方法 K-Means是线性分类器,对于线性不可分数据就会失效 1、基本思想 以空间中的k个点为中心进行聚类,对最靠近它们的对象归类,类...
KMeans是OpenCV核心模块的一个API函数。 各个参数的详细解释如下: - data表示输入的数据集合,可以一维或者多维数据,类型是Mat类型,比如: Mat points(count, 2, CV_32F) 表示数据集合是二维,浮点数数据集。 - K表示分类的数目,最常见的是K=2表示二分类。