attempts——运行kmeans的次数,取结果最好的那次聚类为最终的聚类。 flags——聚类中心初始化 KMEANS_RANDOM_CENTERS 随机初始化 KMEANS_USE_INITIAL_LABELS 第一次初始化使用用户设定的,之后使用随机的(random or semi-random centers)。 KMEANS_PP_CENTERS 算法kmeans++的center centers——最终最优的聚类的中心。
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...
attempts:表示运行kmeans的次数,取结果最好的那次聚类为最终的聚类,要配合下一个参数flages来使用,一般2至3次; flags:表示的是聚类初始化的条件。其取值有3种情况,如果为KMEANS_RANDOM_CENTERS,则表示为随机选取初始化中心点;如果为KMEANS_PP_CENTERS则表示使用某一种算法来确定初始聚类的点;如果为KMEANS_USE_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...
下面依次分析,首先对图像进行K-Means聚类,效果如下: 然后检测轮廓,这里尽量将所有的轮廓检测出来,如下: 然后对需要的轮廓进行填充,结果如下: 上图为最终的效果,代码如下: import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def show_image(img): ...
3, KMEANS_PP_CENTERS, localization_points); fixationPoints(localization_points); 我提取了一些关键部分,它首先调用了searchHorizontalLines这个函数,用来寻找符合角点轮廓要求的水平线段.然后利用这些线段,调用separateVerticalLines寻找垂直的线段. searchHorizontalLines ...
kmeans.cpp/: Kmeans 聚类算法的演示。 laplace.cpp/: 拉普拉斯边缘检测。 latentsvm_multidetect.cpp/: latentSVM 检测器。 letter_recog.cpp/: 字母识别。 linemod.cpp/: 基于 OpenNI 的体感设备应用。 lkdemo.cpp/: 演示Lukas-Kanade 光流法。
方案三:模板匹配+k-means+直线拟合 具体做法如下: 首先说一下模板匹配,它是OpenCV自带的一个算法,可以根据一个模板图到目标图上去寻找对应位置,如果模板找的比较好那么效果显著,这里说一下寻找模板的技巧,模板一定要标准、精准且特征明显。 第一次的模板选取如下: ...
K-means算法MacQueen在1967年提出的,是最简单与最常见数据分类方法之一并且最为一种常见数据分析技术在机器学习、数据挖掘、模式识别、图像分析等领域都用应用。从机器学习的角度看,K-means属于一种无监督的机器学习方法。无监督学习(Unsupervised Learning)简单的说就是在不给定正确答案(标签)的情况下,在数据中找到一...
_,labels,palette=cv2.kmeans(pixels,n_colors,None,criteria,10,flags)_,counts=np.unique(labels,return_counts=True)dominant=palette[np.argmax(counts)]returntuple(dominant)defget_closest_color(self,bgr):""" Get the closest color of a BGR color using CIEDE2000 distance. ...