通常,为此使用两个标志:**cv2.KMEANS_PP_CENTERS**和cv2.KMEANS_RANDOM_CENTERS 输出参数 compactness:它是每个点到其相应中心的平方距离的总和。 labels:这是标签数组,其中每个元素可以标记为0,1… centers:这是群集中心的阵列。 现在,将通过三个示例了解如何应用K-Means算法。 单特征数据 假设有一组仅具有一个...
Z = np.vstack((X,Y))# 将数据转换未 np.float32Z = np.float32(Z)# 定义停止标准,应用K均值criteria = (cv.TERM_CRITERIA_EPS + cv.TERM_CRITERIA_MAX_ITER,10,1.0) ret,label,center=cv.kmeans(Z,2,None,criteria,10,cv.KMEANS_RANDOM_CENTERS)# 现在分离数据, Note the flatten()A = Z[la...
1.4,K-Means 聚类量化处理 1.4.1 K-Means 聚类量化处理原理 K-Means 聚类是最常用的聚类算法,最初起源于信号处理,其目的是将数据点划分为 K 个类簇,找到每个簇的中心并使其度量最小化。该算法的最大优点是简单,便于理解,运算速度较快,缺点是只能应用于连续性数据,并且要在聚类前指定聚类的类簇数。 如果想...
ret,label,center=cv.kmeans(Z,2,None,criteria,10,cv.KMEANS_RANDOM_CENTERS) # 现在分离数据, Note the flatten() A = Z[label.ravel()==0] B = Z[label.ravel()==1] # 绘制数据 plt.scatter(A[:,0],A[:,1]) plt.scatter(B[:,0],B[:,1],c = 'r') plt.scatter(center[:,0],c...
flags:该标志用于指定初始中心的采用方式。通常会使用两个标志:cv2.KMEANS_PP_CENTERS和cv2.KMEANS_RANDOM_CENTERS retval:它是从每个点到它们相应中心的平方距离之和 bestLabels:这是标签数组 centers:这是一组聚类中心 Data with Only One Feature 假设只有一个特征的数据,即一维的,我们可以采用我们的T恤问题,只...
K均值(K-Means)算法是一种无监督的聚类学习算法,他尝试找到样本数据的自然类别,分类是K由用户自己定义,K均值在不需要任何其他先验知识的情况下,依据算法的迭代规则,把样本划分为K类。K均值是最常用的聚类技术之一,通过不断迭代和移动质心来完成分类,与均值漂移算法的原理很相似。
K-means的OpenCV实现: 函数定义: 代码语言:javascript 复制 CV_EXPORTS_Wdoublekmeans(InputArray data,intK,CV_OUTInputOutputArray bestLabels,TermCriteria criteria,int attempts,int flags,OutputArray centers=noArray()); 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...
OpenCV中的K-Means聚类 作者|OpenCV-Python Tutorials 编译|Vincent 来源|OpenCV-Python Tutorials 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 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。
一:KMeans算法介绍 KMeans算法MacQueen在1967年提出的,是最简单与最常见数据分类方法之一并且最为一种常见数据分析技术在机器学习、数据挖掘、模式识别、图像分析等领域都用应用。如果从分类角度看KMeans属于硬分类即需要人为指定分类数目,而MeanSift分类方法则可以根据收敛条件自动决定分类数目。从学习方法上来说KMeans属...
调用kmeans 算法实现对输入图像像素按RGB 三通道颜色的聚类,进一步可以完成主色提取、背景变换等处理。 源码如下: #include<iostream>#include"opencv2/opencv.hpp"intmain(){stringfilename="../2.jpg";cv::Matsrc=cv::imread(filename,cv::IMREAD_COLOR);cv::imshow("src",src);// 存放样本数据cv::Mat...