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...
C 均值 (C-means) 算法是一种很常用的聚类算法,其基本思想是,通过迭代寻找 c 个聚类的一种划分方案,使得用 c 个聚类的均值来代表相应各类样本时所得到的总体误差最小。C 均值方法有时也被称作 k 均值 (k-means) 方法 C均值算法步骤 在C-Means算法中,簇的个数C是一个超参数,需要我们人为输入来确定。C-...
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...
学习OpenCV——Kmean(C++) 从前也练习使用过OpenCV的Kmean算法,但是那版本低,而且也是基于C的开发。这两天由于造论文的需要把它重新翻出来在研究一下C++,发现有了些改进 kmeans C++:doublekmeans(InputArraydata, intK, InputOutputArraybestLabels, TermCriteriacriteria, intattempts, intflags, OutputArraycenters=...
printf("c.x= %d, c.y=%d", x, y); circle(img, cv::Point(x, y),40, colorTab[i],1, cv::LINE_AA); } imshow("KMeans-Data-Demo", img); cv::waitKey(0);return0; } 实例 2.png #include<opencv2/opencv.hpp>#include<iostream>intmain(intargc,char**argv) { ...
opencv 自动聚类 opencv kmeans聚类函数 目标 了解如何在OpenCV中使用cv2.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,并且每个特征都应该放在单个列中 nclusters(K):结束条件所需的簇数 criteria:这是迭代终止标准条件。满足此条件后,算法迭代将停止。实际上,它是3个参数的元组...
K-Means Clustering in OpenCV cv2.kmeans(data, K, bestLabels, criteria, attempts, flags[, centers]) -> retval, bestLabels, centers data: np.float32数据类型,每个功能应该放在一个列中 nclusters(K):集群数 bestLabels:预设的分类标签:没有的话 None ...
输出: 簇划分 C={C_1,C_2,...,C_K} Opnecv 函数 OpenCV中KMeans数据分类的API为: cv2.kmeans( InputArray data, int K, InputOutputArray bestLabels, TermCriteria criteria, int attempts, int flags, OutputArray centers = noArray() ) 输入: data表示输入的样本数据,必须是按行组织样本,每一行...
# 使用kmeans 进行无监督分类importnumpyasnpimportcv2frommatplotlibimportpyplotasplt# 1.图像预处理img=cv2.imread("lena.jpg")data=img.reshape((-1,3))importpdbpdb.set_trace()data=np.float32(data)# 2. 设置函数cv2.kmeans()的参数形式criteria=(cv2.TERM_CRITERIA_EPS+cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER,1...
常用的分割算法有k-means聚类、区域生长等。 2. 基于图像灰度共生矩阵的方法 该方法通过灰度共生矩阵描述图像中不同灰度级之间的关系,然后利用统计学方法对灰度不均匀的区域进行补偿。常用的统计学方法有平均值、中位数、高斯滤波等。 以上两种方法都有其适用的场景和优缺点,具体选择哪种方法需要根据实际情况进行判断...