现在应用OpenCV的KMeans函数。在此之前,需要指定停止标准,本次设置的标准是迭代运行10次算法或达到 精度时,就停止算法并返回结果。 # define cirteria = (type, max_iter=10, epsilon=1.0) certeria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS+cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 10, 1.0) # set flags flags = cv2.KMEANS_RAND...
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...
该函数为kmeans聚类算法实现函数。参数data表示需要被聚类的原始数据集合,一行表示一个数据样本,每一个样本的每一列都是一个属性;参数k表示需要被聚类的个数;参数bestLabels表示每一个样本的类的标签,是一个整数,从0开始的索引整数;参数criteria表示的是算法迭代终止条件;参数attempts表示运行kmeans的次数,取结果最好...
分配:将每个数据点分配到最近的聚类中心,形成K个簇。 更新:重新计算每个簇的聚类中心,即取簇内所有点的均值。 迭代:重复步骤2和步骤3,直到聚类中心不再发生变化或达到最大迭代次数。 2. 阐述OpenCV中K-means函数的使用方法 在OpenCV中,K-means算法通过kmeans函数实现。该函数的原型如下: cpp double kmeans(Input...
KMeans算法 输入:训练数据集 D=x(1),x(2),...,x(m) ,聚类簇数 k; 过程:函数 kMeans(D,k,maxIter) . 1:从 D 中随机选择 k 个样本作为初始“簇中心”向量: μ(1),μ(2),...,,μ(k) : 2:repeat 3: 令 Ci=∅(1≤i≤k) 4: for j=1,2,...,m do 5: 计算样本 x(j) 与...
下面学习一下opencv中kmeans函数的使用。 首先我们通过OpenCV中的随机数产生器RNG,生成一些均匀分布的随机点,这些点的位置对应一副图像中的像素位置,然后使用kmeans算法对这些随机点进行分类,并计算出分类簇的中心点。 随机产生的簇的数量是2到5之间的值,采样点的数量范围是1-1000,一维矩阵centers存放kmeans算法结束...
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, OutputArray centers=noArray() ) ...
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: double kmeans( InputArray data, int K, InputOutputArray bestLabels, TermCriteria criteria, int atte...
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): ...
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...