10,0.1);//kmeans的终止的条件kmeans(points, clusterCount, labels, criteria,3, cv::KMEANS_PP_CENTERS, centers);//运行kmeans//显示图像分割结果cv::Mat result =cv::Mat::zeros(src.size(),src.type());for(introw =0; row < height;row++) {for(intcol =0; col < width;col++)...
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...
解释函数参数—— cv2.kmeans() 仅有一个特征的数据 代码演示 含有多个特征的数据 代码演示 颜色量化 代码演示 T恤大小问题 案例分析:服装厂要生产T恤,需要获得尺寸数据,所以收集一批身高体重信息并且绘在坐标系上。 为了便于生产,需要将数据分类。K值聚类可以把所有数据分为N组。 工作原理 把图中数据分为两组。
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...
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 ...
Kmeans图像分割 ✔️ 在一张图片中,每一个像素点对应位置坐标和色彩坐标,用k-means算法对图像聚类不是聚类位置信息,而是对其色彩进行聚类。 ✔️ kmeans能够实现简单的分割,当然效果不是非常好,需要经过一些后处理调整,才能得到高精度的分割图。 颜色空间分割 这里我们选取一个半身像,针对图片的颜色进行kmean...
图像分割还有很多用途。 现在,让我们探索一种使用 K-Means 聚类算法和 OpenCV 读取图像并对图像的不同区域进行聚类的方法。 所以基本上我们将执行颜色聚类和 Canny 边缘检测。 颜色聚类 加载所有需要的库: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 ...
OpenCV的k - means聚类 目标 学习使用cv2.kmeans()数据聚类函数OpenCV 理解参数 输入参数 样品:它应该的np.float32数据类型,每个特性应该被放在一个单独的列。 nclusters(K):数量的集群需要结束 标准:这是迭代终止准则。 当这个标准是满足,算法迭代停止。 实际上,它应该是一个元组的三个参数。 他们是(type,max...
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 ...
3. 选择合适的图像分割方法 阈值分割 阈值分割是一种简单的图像分割方法,适用于前景和背景对比明显的图像。 python # 转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 应用全局阈值分割 _, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) K-means分割 K-means是一种聚类算...