现在应用OpenCV的KMeans函数。在此之前,需要指定停止标准,本次设置的标准是迭代运行10次算法或达到 精度时,就停止算法并返回结果。 # define cirteria = (type, max_iter=10, epsilon=1.0) certeria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS+cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 10, 1.0) # set flags flags = cv2.KMEANS_RAND...
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...
KMeans算法 输入:训练数据集 D=x(1),x(2),...,x(m) ,聚类簇数 k; 过程:函数 kMeans(D,k,maxIter) . 1:从 D 中随机选择 k 个样本作为初始“簇中心”向量: μ(1),μ(2),...,,μ(k) : 2:repeat 3: 令 Ci=∅(1≤i≤k) 4: for j=1,2,...,m do 5: 计算样本 x(j) 与...
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 将源图上的RGB数据转换为样本数据 运行KMeans进行图像分割 将分割结果重新绘制到新的...
OpenCV 提供了函数 cv2.kmeans()来实现 K 均值聚类。函数语法格式为: retval, bestLabels, centers=cv2.kmeans(data, K, bestLabels, criteria, attempts,flags) 其中: data 表示输入的待处理数据集合,应是np.float32类型,每个特征放在单独的一列中。
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...
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。满足此条件
KMeans是OpenCV核心模块的一个API函数。 各个参数的详细解释如下: - data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。 - K表示分类的数目,最常见的是K=2表示二分类。
kmeans是非常经典的聚类算法,至今也还保留着较强的生命力,图像处理中经常用到kmeans算法或者其改进算法进行图像分割操作,在数据挖掘中kmeans经常用来做数据预处理。opencv中提供了完整的kmeans算法,其函数原型为: double kmeans( InputArray data, int K, InputOutputArray bestLabels, TermCriteria criteria, int atte...
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 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。 nclusters(K):结束条件所需的簇数 criteria:这是迭代终止条件。满足此条件后,算法迭代将停止。实际上,它应该是3个参数的元组。它们是(type,max_iter,epsilon): ...