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...
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 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...
官方源代码中有一点瑕疵,高斯分布产生的随机点points的坐标可能出现负数或大于500的数。如横坐标均值是0,方差是25,那么横坐标随机值中会出现负数。 修改了两处:随机数生成种子是时间、随机点points坐标保证在500*500以内。 【知识点1】聚类函数 double kmeans( InputArray data, int K, InputOutputArray bestLabels...
K-Means聚类算法正是一种可以将图像分割成K个聚类的迭代算法,对像素点进行聚类的基本流程如下: (1)首先从一幅图像中任意选取 k 个像素点作为初始K个聚类的中心像素点,K值可以手动选取、随机选取、或其它方式得到; (2)对于所剩下其它像素点,则根据它们与当前聚类中心像素点的相似度(距离)来进行度量,分别将它们分...
opencv 图像坐标点进行聚类 opencv图像标定 运行环境: opencv3.3.0、vs2013、win10-64bit 数据准备: 采集标定数据 下载或者自己制作棋盘格并打印出来。OpenCV提供了一个棋盘格https://docs.opencv.org/3.1.0/pattern.png 对着棋盘格用待标定相机拍N张照片,这个棋盘格应该完整的出现在视野当中。
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