kmeans(points, clusterCount, labels, criteria, 3, KMEANS_PP_CENTERS, centers); //第一个参数: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; //第二个参数:表示分类的数目,K = 2时即表示二分类; //第三个参数:表...
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...
double kmeans(InputArray data, int K, InputOutputArray bestLabels, TermCriteria criteria, int attempts,int flags, OutputArray centers=noArray() ) 注※: 1、参数data表示需要被聚类的原始数据集合,行表示一个数据样本,每一个样本的每一列都是一个属性; 2、参数k表示需要被聚类的个数; 3、参数best...
图像处理的流程: 1.kmeans算法将图像转化为双色图(背景色和凸轮主体) 2.中值滤波(处理噪音,是图像平滑化) 3.灰度化(将图像转化为灰度图) 4.形态学(去除噪音) 5.二值化(黑白图) 6.寻找轮廓(轮廓图) 能够得到的参数: 1.外轮廓的面积 2.外轮廓的周长 3.两个圆是否平行 4.圆心的位置,到外轮廓距离...
double kmeans(InputArray data, int K, InputOutputArray bestLabels, TermCriteria criteria, int attempts, int flags, OutputArray centers=noArray() ) 参数说明: data:需要自动聚类的数据,一般是一个Mat。浮点型的矩阵,每行为一个样本。 k:取成几类,比较关键的一个参数。
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...
OpenCV的k - means聚类 目标 学习使用cv2.kmeans()数据聚类函数OpenCV 理解参数 输入参数 样品:它应该的np.float32数据类型,每个特性应该被放在一个单独的列。 nclusters(K):数量的集群需要结束 标准:这是迭代终止准则。 当这个标准是满足,算法迭代停止。 实际上,它应该是一个元组的三个参数。 他们是(type,max...
K-means的OpenCV实现: 函数定义: 代码语言:javascript 复制 CV_EXPORTS_Wdoublekmeans(InputArray data,intK,CV_OUTInputOutputArray bestLabels,TermCriteria criteria,int attempts,int flags,OutputArray centers=noArray()); 第一个参数: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...
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。