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。
# 使用kmeans 进行无监督分类importnumpyasnpimportcv2frommatplotlibimportpyplotasplt# 随机生成两组数值# xiaomi 组,长和宽都在[0,20]内xiaomi=np.random.randint(0,20,(30,2))# dami 组dami=np.random.randint(40,60,(30,2))# 组合数据MI=np.vstack((xiaomi,dami))MI=np.float32(MI)# 设置criteria...
在OpenCV中,K-means算法是一种常用的聚类算法,它可以将数据分成多个簇,每个簇内的数据点彼此相似,而不同簇间的数据点差异较大。下面我将根据要求逐一解答你的问题。 1. 解释K-means算法的基本原理 K-means算法的基本原理是通过迭代的方式将数据点分成K个簇,使得每个簇内的数据点尽可能相似。算法的具体步骤如下...
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(...
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...
KNN 聚类 OPENCV opencv kmeans聚类,KMeans方法:KMeans是一种无监督的学习方法,对于一个分类问题,我们在输入分类数目之后,需要初始化每个分类的中心位置。用距离度量的方法进行归类,任意一个样本离中心距离越近,就把它归为某类。步骤一:假设上图有一个2分类的样本,
(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*, ...
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。
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。
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...