现在我们应用KMeans函数。在此之前,我们需要指定标准。我的标准是,每当运行10次算法迭代或达到epsilon = 1.0的精度时,就停止算法并返回答案。 # 定义终止标准 = ( type, max_iter = 10 , epsilon = 1.0 )criteria = (cv.TERM_CRITERIA_EPS + cv.TERM_CRITERIA_MAX_ITER,10,1.0)# 设置标志flags = cv.K...
# 无监督方法, 用函数cv2.kmeans()来对数据进行聚类importnumpyasnpimportcv2frommatplotlibimportpyplotasplt# 随机生成两组数组# 生成 60 个值在[0,50]内的 xiaoMI 直径数据xiaoMI=np.random.randint(0,50,60)# 生成另一份数据 daMIdaMI=np.random.randint(200,250,60)# 将两份数据组合MI=np.hstack((xi...
_, labels, (centers) = cv2.kmeans(pixel_values, k, None, criteria, 10, cv2.KMEANS_RANDOM_CENTERS) 1 2 cv2.KMEANS_RANDOM_CENTERS只是指示OpenCV最初随机分配集群的值。 我们将扁平化的图像像素值转换为浮点数32类型,是因为cv2.kmeans() 浮点数32类型,然后,让我们将浮点数转换回8 位像素值np.uint...
OpenCV中使用cv2.kmeans()对数据进行分类 理解函数的参数 输入参数:cv2.kmeans(data,K, bestLabels,criteria,attempt,flags) 1. data:应该是np.float32类型的数据,每个特征应该放在一列。 2. K:聚类的最终数目 3. criteria:终止迭代的条件。当条件满足,算法的迭代终止。它应该是一个含有3个成员的元组,它们是(...
OpenCV-Python OpenCV中的K-Means聚类 | 五十八,目标了解如何在OpenCV中使用cv.kmeans()函数进行数据聚类理解参数输入参数1.sample:它应该是np.float32数据类型,并且每个功能都应该放在单个列中。2.nclusters(K):结束条件所需的簇数3.criteria:这是迭代终止条件。满足
5.flags:这个标志是用来指定如何得到初始中心的。一般两个标志会用到:cv2.KMEANS_PP_CENTERS和cv2.KMEANS_RANDOM_CENTERS. 输出参数 1.compactness: 这是从每个点到他们对应的中心的距离的平方和。 2.labels: 这是标签数组(和'code'一样),每个元素被标记为'0', '1'... ...
cv2.KMEANS_PP_CENTERS:基于中心化算法选取中心点。 cv2.KMEANS_USE_INITIAL_LABELS:使用用户输入的数据作为第一次分类中心点;如果算法需要尝试多次(attempts 值大于1时),后续尝试都是使用随机值或者半随机值作为第一次分类中心点。 retval:距离值(也称密度值或紧密度),返回 每个点到相应中心点距离的平方和(是一...
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 criteria:它是迭代终止标准,满足此条件时,算法迭代停止,实际上,它应该是3个参数...
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...
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 ...