5. flags:该标志用于指定如何取初始中心。通常为此使用两个标志:cv.KMEANS_PP_CENTERS和cv.KMEANS_RANDOM_CENTERS。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 K=3attempts=10ret,label,center=cv2.kmeans(vectorized,K,None,criteria,attempts,cv2.KMEANS_PP_CENTERS) 现在转换回 uint8。 ...
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_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...
//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()); ...
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。 颜色空间分割 这里我们选取一个半身像,针对图片的颜色进行kmeans...
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 ...
KMEANS_USE_INITIAL_LABELS第一次分类中心点用输入的中心点 - centers表示输出的每个分类的中心点数据。 三、应用案例-利用KMeans实现图像分割 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...