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...
在第3步中,提到的“距离最近”,说明要进行某种形式的距离计算。在具体实现时,可以根据需要采用不同形式的距离度量方法。当然,不同的计算方法会对算法的性能产生影响。 1.2 K均值聚类模块 OpenCV提供了函数cv2.kmeans()来实现K均值聚类。该函数的语法格式为: retval, bestLabels, centers=cv2.kmeans(data, K, be...
KNN 聚类 OPENCV opencv kmeans聚类 KMeans方法:KMeans是一种无监督的学习方法,对于一个分类问题,我们在输入分类数目之后,需要初始化每个分类的中心位置。用距离度量的方法进行归类,任意一个样本离中心距离越近,就把它归为某类。 步骤一: 假设上图有一个2分类的样本,样本编号分别为1、2,在图中使用“X”表示,...
第二种有效的方法是,取一个样本,并使用层次聚类技术对它聚类。从层次聚类中提取K个簇,并用这些簇的质心作为初始质心。该方法通常很有效,但仅对下列情况有效:(1)样本相对较小,例如数百到数千(层次聚类开销较大);(2)K相对于样本大小较小 第三种选择初始质心的方法,随机地选择第一个点,或取所有点的质心作为第...
前言 一提到聚类算法,必然首先会想到的是kmeans聚类,因为它的名气实在太大了。既然这样,OpenCV中这个函数也自然必不可少了。这节内容主要是讲讲OpenCV中kmeans函数的使用方法。 开发环境:OpenCV2.4.3+QtCreator2.5.1 实验基础 在使用kmeans之前,必须先了
可以将此输出向量提供给进行图像聚类的任何聚类算法。让我向你展示通过这种方法创建的簇。 该可视化的代码如下 ## lets make this a dataFrame import seaborn as sb import matplotlib.pyplot as plt dimReducedDataFrame = pd.DataFrame(Training_Feature_vector) ...
要可视化集群效果,请参见下面的两幅图像。第一幅图像显示最初检测到12个轮廓,聚类后只剩下4个轮廓,如第二幅图像所示。这两个小对象是由于噪声造成的,它们没有合并,因为与阈值距离相比,它们离太远。 GITHUB代码链接: 代码语言:javascript 复制 https://github.com/CullenSUN/fish_vision/blob/master/obstacle_dete...
6.1.1 SciPy 聚类包 尽管该方法很简单,但我们也没有必要自己去实现它。。SciPy 矢量量化包scipy.cluster.vq 中有 K-means 的实现,下面是使用方法。 from scipy.cluster.vq import * class1 = 1.5 * randn(100,2) class2 = randn(100,2) + array([5,5]) features = vstack((class1,class2)) 上...
C++ OpenCV图像分割之KMeans方法 前言 kmeans算法主要用来实现自动聚类,是一种非监督的机器学习算法,使用非常广泛。在opencv3.0中提供了这样一个函数,直接调用就能实现自动聚类,非常方便。 API介绍 double kmeans(InputArray data, int K, InputOutputArray bestLabels, TermCriteria criteria, int attempts, int flags,...