通过实际代码演示,读者将掌握基于OpenCV实现轮廓聚类的技巧与方法。最终,读者将能够将这些技术应用于自己的项目中,有效地处理图像中的轮廓数据。 2. 背景知识 2.1 C++基础知识 C++是一种高级编程语言,作为一种广泛应用于系统开发和嵌入式设备的语言,掌握C++编程知识对于理解和实现轮廓聚类方法是必要的。主要涉及到以下...
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心点所在的类中。 重新计...
K均值聚类是一种常用的无监督学习算法,它能够将数据集划分为K个不同的类别。在C++中,我们可以结合OpenCV库和Vigra库来实现K均值聚类算法。 OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个开源的计算机视觉库,它提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。在C++中,可以使用OpenCV的API来处理图像、视频以及进行各种计算...
1.随机选取样本中的K个点作为聚类中心 2.计算所有样本到各个聚类中心的距离,将每个样本规划在最近的聚类中 3.计算每个聚类中所有样本的中心,并将新的中心代替原来的中心 4.检查新老聚类中心的距离,如果距离超过规定的阈值,则重复2-4,直到小于阈值 聚类属于无监督学习,以往的回归、朴素贝叶斯、SVM等都是有类别标签...
机器学习中的k均值聚类属于无监督学习，所谓k指的是簇类的个数，也即均值向量的个数。算法初始状态下...
这些自动形成的簇,可能对应着不同的潜在概念,例如“篮球苗子”、“长跑苗子”。这种学习方式被称为“聚类(clusting)”,它的重要特点是在学习过程中不需要用标签对训练样本进行标注。也就是说,学习过程能够根据现有训练集自动完成分类(聚类)。 根据训练数据是否有标签,我们可以将学习划分为监督学习和无监督学习。前面...
基于Python的OpenCV轮廓检测聚类 来源:公众号小白学视觉授权 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...
opencv的Kmeans聚类算法应用 1、输入原始图片 2、代码实现: #include<opencv2\opencv.hpp>#include<iostream>usingnamespacestd;usingnamespacecv;intmain() { Mat src= imread("C:/Users/lzg/Desktop/opencv_test/Project1/1.png");if(src.empty()) {...
b) 随机选择K(这里K=2)个聚类的初始中心(以红色、蓝色做区分); c)簇分配:轮询所有样本数据,计算其到K个中心点的距离,将样本归到距离最小的中心点的聚类,把自己标定成聚类中心点的颜色; d)移动聚类中心:找到同一簇(红色或蓝色)所有点的平均位置,把簇中心点移动到这个位置上 ...
聚类(Cluster)-->K-means 这个算法也是用于图像分割的,先了解下K的意思大概是类别数,means就是均值。算法大概的意思就是: 首先,在一张图里随机生成K个小点,作为K个核,然后以这些核为中心。 然后,对于每个像素点,计算他与这K个核的距离,类别归为距离最小的核那个。