10,0.1);//kmeans的终止的条件kmeans(points, clusterCount, labels, criteria,3, cv::KMEANS_PP_CENTERS, centers);//运行kmeans//显示图像分割结果cv::Mat result =cv::Mat::zeros(src.size(),src.type());for(introw =0; row < height;row++) {for(intcol =0; col < width;col++)...
如果选择KMEANS_RANDOM_CENTERS随机初始化簇心,则这个参数可省略。 代码演示 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...
kmeans(points, numCluster, labels, cv::TermCriteria(cv::TermCriteria::EPS + cv::TermCriteria::COUNT, 10, 0.1), 3, cv::KMEANS_PP_CENTERS, centers); /*【根据参数1的坐标进行分类】 参数1:为cv::Mat类型,每行代表一个样本,即特征,即mat.cols=特征长度,mat.rows=样本数,数据类型仅支持float 参...
//KMEANSRANDOMCENTERS 表示随机选择中心点 //KMEANSPPCENTERS 基于中心化算法选择 //KMEANSUSEINITIAL_LABELS第一次分类中心点用输入的中心点; //第七个参数:表示输出的每个分类的中心点数据; //显示图像分割结果// Mat result = Mat::zeros(SrcImage.size(), SrcImage.type()); for (int row = 0; row...
在图像分割中,使用 kmeans 算法可以实现图像区域基本分割。如果一幅图像被分为两类,kmeans 分割效果与 ostu 算法基本一致,具体如下图: 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
Kmeans图像分割 ✔️ 在一张图片中,每一个像素点对应位置坐标和色彩坐标,用k-means算法对图像聚类不是聚类位置信息,而是对其色彩进行聚类。 ✔️ kmeans能够实现简单的分割,当然效果不是非常好,需要经过一些后处理调整,才能得到高精度的分割图。
K-Means 聚类是一种无监督机器学习算法,旨在将N 个观测值划分为K 个聚类,其中每个观测值都属于具有最近均值的聚类。集群是指由于某些相似性而聚合在一起的数据点的集合。对于图像分割,这里的簇是不同的图像颜色。 我们使用的环境是pip install opencv-python numpy matplotlib ...
在进行图像分割之前,让我们将图像转换为RGB格式: image= cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) AI代码助手复制代码 我们将使用cv2.kmeans()函数,它将一个2D数组作为输入,并且由于我们的原始图像是3D(宽度、高度和深度为3 个 RGB值),我们需要将高度和宽度展平为单个像素向量(3 个 RGB值): ...
绪：本文主要针对目标区域和背景区域灰度值近似，即图像对比度差；采用基于Otsu阈值分割法不易分割；这里介绍给出了一个不算困难的方法：首先，以三个模板对图像进行卷积，提取特征，构建特征向量集合；然后，采用k-means聚类方法，对特征向量集合聚类，提取目标类别；最后，基于形态学操作，分割出目标区域。工具/原料 ...
简介:本章我们用kmeans算法实现一个简单图像的分割。如下面的图像,我们知道图像分3个簇,背景、白色的任务,红色的丝带以及帽子。 Mat img = cv::imread("../kmeans.jpg"); namedWindow("image"); imshow("image", img); 首先我们会生成采样点,采样点包括原始图像中的所有像素点,采样点用32位浮点数表示,接...