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...
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...
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...
输出结果如下所示,左边为灰度图,右边为K-Means聚类后的图像,它将相似的颜色或区域聚集到一起。 人物图如下: 效果如下: 1.4.4 K-Means 聚类对比分割彩色图像 下面代码是对彩色图像进行颜色分割处理,它将彩色图像聚类成2类,4类和64类。 1 2 3 4
KNN 聚类 OPENCV opencv kmeans聚类,KMeans方法:KMeans是一种无监督的学习方法,对于一个分类问题,我们在输入分类数目之后,需要初始化每个分类的中心位置。用距离度量的方法进行归类,任意一个样本离中心距离越近,就把它归为某类。步骤一:假设上图有一个2分类的样本,
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...
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...
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...
在OpenCV中,K-means算法是一种常用的聚类算法,它可以将数据分成多个簇,每个簇内的数据点彼此相似,而不同簇间的数据点差异较大。下面我将根据要求逐一解答你的问题。 1. 解释K-means算法的基本原理 K-means算法的基本原理是通过迭代的方式将数据点分成K个簇,使得每个簇内的数据点尽可能相似。算法的具体步骤如下...