KMeans是OpenCV核心模块的一个API函数 各个参数的详细解释如下: 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三个分量,整个图像可以看成是一个3维数据集合...
kmeans(points, clusterCount, labels, criteria, 3, KMEANS_PP_CENTERS, centers); //第一个参数:表示输入的数据集合,可以一维或者多维数据,类型是Mat类型, //比如Mat points(count, 2, CV_32F)表示数据集合是二维,浮点数数据集; //第二个参数:表示分类的数目,K = 2时即表示二分类; //第三个参数:表...
参数k–> 初始化中心点–>根据每个样本与中心的距离,分配聚类编号–>对编号相同的样本,计算新的中心位置–>当距离(D)小于阈值(T)或迭代(Iteration)次数大于迭代次数(C)->条件成立退出;条件不成立,从第三个步骤开始。 初始化中心的方法有:KMEANS_PP_CENTERS 中心初始化算法 KMEANS_RANDOM_CENTERS随机初始化 KME...
double kmeans(InputArray data, int K, InputOutputArray bestLabels, TermCriteria criteria, int attempts,int flags, OutputArray centers=noArray() ) 注※: 1、参数data表示需要被聚类的原始数据集合,行表示一个数据样本,每一个样本的每一列都是一个属性; 2、参数k表示需要被聚类的个数; 3、参数best...
图像处理的流程: 1.kmeans算法将图像转化为双色图(背景色和凸轮主体) 2.中值滤波(处理噪音,是图像平滑化) 3.灰度化(将图像转化为灰度图) 4.形态学(去除噪音) 5.二值化(黑白图) 6.寻找轮廓(轮廓图) 能够得到的参数: 1.外轮廓的面积 2.外轮廓的周长 3.两个圆是否平行 4.圆心的位置,到外轮廓距离...
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,每一行为一个样本数据,列表示样本的维度; K表示最终的分类数目; best...
该函数为kmeans聚类算法实现函数。参数data表示需要被聚类的原始数据集合,一行表示一个数据样本,每一个样本的每一列都是一个属性;参数k表示需要被聚类的个数;参数bestLabels表示每一个样本的类的标签,是一个整数,从0开始的索引整数;参数criteria表示的是算法迭代终止条件;参数attempts表示运行kmeans的次数,取结果最好...
double kmeans(InputArray data, int K, InputOutputArray bestLabels, TermCriteria criteria, int attempts, int flags, OutputArray centers=noArray() ) 参数说明: data:需要自动聚类的数据,一般是一个Mat。浮点型的矩阵,每行为一个样本。 k:取成几类,比较关键的一个参数。
参数: data: 分类数据,最好是np.float32的数据,每个特征放一列。 K: 分类数,opencv2的kmeans分类是需要已知分类数的。 bestLabels:预设的分类标签或者None criteria:迭代停止的模式选择, 这是一个含有三个元素的元组型数。格式为(type, max_iter, epsilon) ...