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。
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...
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...
KMEANS_RANDOM_CENTERS - 在每次尝试中选择随机的初始中心。 KMEANS_PP_CENTERS - 使用Arthur和Vassilvitskii进行的kmeans ++中心初始化。 KMEANS_USE_INITIAL_LABELS - 在第一次(可能也是唯一的)尝试期间,请使用用户提供的标签,而不要从初始中心进行 O...
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。
(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。 参数控制 聚类的颜色数量, 第一张图片是3个颜色, 其他是10个颜色 技能点...
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'... ...