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...
(1)在 K-means 算法中 K 是事先给定的,这个 K 值的选定是非常难以估计的。 (2)在 K-means 算法中,首先需要根据初始聚类中心来确定一个初始划分,然后对初始划分进行优化。 (3) K-means算法需要不断地进行样本分类调整 不断地计算调整后的新的聚类中心 因此当数据量非常大时 算法的时间开销是非常大的。 (...
# 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...
使用OpenCV中的K-means算法进行图像分割是一个常见且有效的图像处理方法。以下是一个详细的步骤指南,包括代码示例,帮助你理解如何使用K-means算法进行图像分割: 导入OpenCV库和必要的模块: python import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 准备图像数据,并将其转换为适合K-means算法处理的格...
C++ OpenCV图像分割之KMeans方法 前言 kmeans算法主要用来实现自动聚类,是一种非监督的机器学习算法,使用非常广泛。在opencv3.0中提供了这样一个函数,直接调用就能实现自动聚类,非常方便。 API介绍 double kmeans(InputArray data, int K, InputOutputArray bestLabels, TermCriteria criteria, int attempts, int flags,...
下面是 K-Means 聚类算法的分析流程,步骤如下: 第一步,确定K值,即将数据集聚集成K个类簇或小组。 第二步,从数据集中随机选择K个数据点作为质心(Centroid)或数据中心。 第三步,分别计算每个点到每个质心之间的距离,并将每个点划分到离最近质心的小组,跟定了那个质心。
opencv图像处理之K-means聚类算法 kmeans是非常经典的聚类算法,至今也还保留着较强的生命力,图像处理中经常用到kmeans算法或者其改进算法进行图像分割操作,在数据挖掘中kmeans经常用来做数据预处理。opencv中提供了完整的kmeans算法,其函数原型为: AI检测代码解析 ...
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 ...
opencv 彩色图像 kmeans聚类 牛顿第一运动定律:简称牛顿第一定律。又称惯性定律、惰性定律。常见的完整表述:任何物体都要保持匀速直线运动或静止状态,直到外力迫使它改变运动状态为止。 科普 知识 前言 又是一期再见时,受疫情影响,小编已在家中上课两周了,一个多月没出过门了,实在是种说不出的感受,相信大家也一样...
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最小值这一缺陷,对算法加以改进。 使用一种...