首先,让我们来谈谈K均值聚类。K均值聚类是一种常用的聚类方法,它将数据点分为K个簇,使得每个数据点都属于离它最近的簇中心。在OpenCV中,可以使用`cv::kmeans`函数来实现K均值聚类。该函数需要指定输入数据、簇的个数K、终止条件等参数,并可以输出每个数据点所属的簇标签和簇中心的坐标。 其次,层次聚类是另一种...
1.2 K均值聚类的基本步骤 K 均值聚类是一种将输入数据划分为k 个簇的简单的聚类算法,该算法不断提取当前分类的中心点(也称为质心或重心),并最终在分类稳定时完成聚类。从本质上说,K 均值聚类是一种迭代算法。 K 均值聚类算法的基本步骤如下: 随机选取k 个点作为分类的中心点。 将每个数据点放到距离它最近的中...
算法特性:分层聚类算法本身不会自动决定最佳的聚类数量,它需要用户提供一个终止条件,通常是聚类的数量。 计算效率:如果不指定聚类数,算法会一直运行直到只剩下一个簇,这在数据量大时非常耗时。 结果解释:指定聚类数有助于得到更有意义和可解释的聚类结果。
原始图像与聚类图像 下载1:OpenCV-Contrib扩展模块中文版教程在「小白学视觉」公众号后台回复:扩展模块中文教程,即可下载全网第一份OpenCV扩展模块教程中文版,涵盖扩展模块安装、SFM算法、立体视觉、目标跟踪、生物视觉、超分辨率处理等二十多章内容。下载2:Python视觉实战项目...
opencv 自动聚类 opencv kmeans聚类函数 目标 了解如何在OpenCV中使用cv2.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,并且每个特征都应该放在单个列中 nclusters(K):结束条件所需的簇数 criteria:这是迭代终止标准条件。满足此条件后,算法迭代将停止。实际上,它是3个参数的元组...
OpenCV入门(二十九)快速学会OpenCV 28 K均值聚类 1.K均值聚类概述 1.1 K均值聚类的基本步骤 1.2 K均值聚类模块 2.操作实例 2.1 数据预处理 2.2 设置参数 2.3 调用函数cv2.kmeans() 2.4 确定分类 2.5 显示结果 作者:Xiou 1.K均值聚类概述 当我们要预测的是一个离散值时,做的工作就是“分类”。例如,要预测一...
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。
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...
OpenCV的k - means聚类 -对图片进行颜色量化 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...