# 无监督方法, 用函数cv2.kmeans()来对数据进行聚类importnumpyasnpimportcv2frommatplotlibimportpyplotasplt# 随机生成两组数组# 生成 60 个值在[0,50]内的 xiaoMI 直径数据xiaoMI=np.random.randint(0,50,60)# 生成另一份数据 daMIdaMI=np.random.randint(200,250,60)# 将两份数据组合MI=np.hstack((xi...
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...
opencv中提供了完整的kmeans算法,其函数原型为: double kmeans( InputArray data, int K, InputOutputArray bestLabels, TermCriteria criteria, int attempts, int flags, OutputArray centers = noArray() ); 其中data表示用于聚类的数据,是N维的数组类型(Mat型),必须浮点型; K表示需要聚类的类别数; bestLabels...
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...
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...
(4)K-means算法对一些离散点和初始k值敏感,不同的距离初始值对同样的数据样本可能得到不同的结果。 2 OpenCV中K均值函数分析: CV_IMPL int cvKMeans2( const CvArr* _samples, intcluster_count, CvArr* _labels, CvTermCriteria termcrit, int attempts, CvRNG*, ...
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): ...
OpenCV中的K-Means聚类 作者|OpenCV-Python Tutorials 编译|Vincent 来源|OpenCV-Python Tutorials 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。
opencv-kmeans-图片颜色量化 牙叔教程 简单易懂 效果展示 KMeans 数据分类 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...
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. 输出参数 1.compactness: 这是从每个点到他们对应的中心的距离的平方和。 2.labels: 这是标签数组(和'code'一样),每个元素被标记为'0', '1'... ...