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。
然后对这sampleCount个样本数据使用kmeans算法聚类3次,取其中最好的一次作为最后的结果,最后将不同的类用不同的颜色显示出来。 // kmeans.cpp : Defines the entry point for the console application. // #include "stdafx.h" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/core/core.hpp" #i...
代码语言:javascript 复制 #include "opencv2/highgui.hpp" #include "opencv2/core.hpp" #include "opencv2/imgproc.hpp" #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; // static void help() // { // cout << "\nThis program demonstrates kmeans clustering.\n" // "It generate...
与前一个flags参数的选择有关。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K...
opencv的Kmeans聚类算法应用 1、输入原始图片 2、代码实现: #include<opencv2\opencv.hpp>#include<iostream>usingnamespacestd;usingnamespacecv;intmain() { Mat src= imread("C:/Users/lzg/Desktop/opencv_test/Project1/1.png");if(src.empty()) {...
opencv魔棒工具实现 opencv模块,本系列文章是基于Windows下,结合VisualStudio2017和OpenCV4.7进行编写,使用C++代码进行演示。目录1.OpenCV模块架构2.示例程序效果展示2.0创建工程2.1边缘检测示例edge.cpp2.2K聚类示例kmeans.cpp2.3二维码识别示例qrcode.cpp2.4相机使用示
输出:簇划分C=C1,C2,...,CK 备注: kmeans算法由于初始“簇中心”点是随机选取的,因此最终求得的簇的划分与随机选取的“簇中心”有关,也就是说,可能会造成多种 k 个簇的划分情况。 这是因为kmeans算法收敛到了局部最小值,而非全局最小值。
K-Means的实现还是比较简单的,其实了解过K-Means的含义后也大概也能猜出来。直接上图: 我们以上图为例,分步骤解释: a) 一组已知数据,我们希望能把他分成K簇; b) 随机选择K(这里K=2)个聚类的初始中心(以红色、蓝色做区分); c)簇分配:轮询所有样本数据,计算其到K个中心点的距离,将样本归到距离最小的中心...
根据算法分为监督学习算法和无监督学习算法,图像分割的算法多数都是无监督学习算法。---KMeans 距离变换与分水岭介绍 距离变换 距离变换常见算法有两种 不断膨胀/ 腐蚀得到 基于倒角距离 分水岭变换 分水岭变换常见的算法 基于浸泡理论实现 相关API cv::distanceTransform( ...
颜色检测是使用K-Means 聚类、OpenCV 和 colors.csv 文件。K-Means 聚类 打开文件并在 RBG 通道上对其进行转换并调整其大小后。应用了K-means。K-means 用于根据用户选择的数量返回图像中找到的“n 个主要”颜色。 如果用户输入黑色图像,并告诉系统搜索 10 种颜色,这...