2.1 kmeans聚类代码 根据k的个数,在图片中选取k个聚类簇心的初始点。选取的方法很简单:我取了图片中间一行的像素点,将这一行像素点平均分成k份,从而均匀取得k个点作为初始点 将选取的聚类点的RGB三通道的值分别存储到对应的数组之中,接着执行之前所属的(2)(3)步骤:遍历图片所有像素点,计算每个像素点到这k...
它不仅为我们提供了图像中最常见的颜色。这也给了我们每个像素出现的比例。 03. 结论 我们介绍了几种使用Python以及最知名的库来获取图像中最常见颜色的技术。另外,我们还看到了这些技术的优缺点。到目前为止,使用k> 1的K均值找到最常见的颜色是找到图像中最频繁的颜色的最佳解决方案之一。 代码链接:github.com/m...
2.1 kmeans颜色聚类 2.2 表盘轮廓提取 3 结果 4 代码 1 位置检测的思路 当时拿到手有如下的几个思路想法: a、表计都是圆的,可以用hough变换圆形检测,再用mask掩膜提取,就可以完成位置的确定 b、表盘的颜色有一定的分布,比如外圈是黑色原框,内部是白色表盘底。可以先用聚类的方式让颜色聚类分开,便于区域分割。...
plt.show() 颜色量化 颜色量化就是减少图片中颜色数目的一个过程,其原因是为了减少内存消耗。现在有3个特征:R,G,B,所以我们需要把图片数据变形成Mx3(M是图片中像素点的数目)的向量。聚类完成后,我们用聚类中心值替换与其同簇的像素值,这样结果图片就只含指定数目的颜色了。 分别取K=2、4、8 import numpyasn...
"son":["颜色选择1","腐蚀操作1","固定阈值分割1","canny边缘1","颜色聚类1","图像旋转1"], }, "图像旋转1":{ "funname":"imgrotaionTH", "output":[], "result":[], "args":[], "father":["图像源1"], "son":[], },
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 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...
颜色量化是减少一个图像里的颜色数量的过程。做这个的一个原因是减少内存使用。有时候,一些设备会受限只能生成有限的颜色数量。在那些情况下也会执行颜色量化。这里我们使用k-means聚类来做颜色量化。 没有新的内容要解释。这里有3个特征,R,G,B。所以我们需要把图像改造成Mx3大小的数组(M是图像像素的数量)。聚类...
颜色量化是减少图像中颜色数量的过程,这样做的一个原因是减少内存,某些设备可能具有限制,使得它只能产生有限数量的颜色,在那些情况下,也执行颜色量化,这里我们使用k均值聚类进行颜色量化。 import numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as plt
基于Python的OpenCV轮廓检测聚类 简介 OpenCV的“findContours”功能经常被计算机视觉工程师用来检测物体。OpenCV的存在,使得我们只需要编写几行代码就可以检测轮廓(对象)。然而,OpenCV检测到的轮廓通常是分散的。例如,一个功能丰富的图像可能有数百到数千个轮廓,但这并不意味着图像中有那么多对象。一些属于同一对象的轮廓...