2. Mean Shift分割图像 3. DBSCAN分割图像 结束语 前言 前面几篇博客已经介绍过了基于距离的聚类算法 K-Means、K-Means++和MeanShift 和基于密度的聚类算法 DBSCAN ,当然,除此之外还有像层次聚类、谱聚类等这些聚类算法还没有学习到,以后若涉及到再做记录。本篇博客就主要借助机器学习中常用的一个库——s...
传统图像分割有:分水岭算法,grabcut算法,meanshift算法,背景抠出等。 1 分水岭算法 分水岭算法是基于图像形态学和图像结构的来实现的一种分割方法。 在没有背景模板可以用的情况下,分水岭算法首先计算图像的梯度(如查找轮廓),形成的线条组成了山脉或岭,没有纹理的地方形成盆地或山谷;然后从指定的点向盆地灌水,当图...
Mean Shift、Kmeans算法进行图像分割 mean shift算法进行图像分割 在计算机中,一幅完整的图像是由像素点组成,像素点包括由高(height)、宽(width)组成的位置信息和由红、绿、蓝组成的所谓的RGB三通道(channel)色彩信息,意思是每个像素点的颜色分别用代表红、绿、兰3种原色的亮度数据来合成表示。 用聚类的方法来分割...
# 构建均值漂移模型 ms = MeanShift(bandwidth=bandwidth, bin_seeding=True) ms.fit(X) # 获取聚类中心点 centers = ms.cluster_centers_ # 打印聚类中心点 print("聚类中心点:") print(centers) ``` 示例应用:图像分割 均值漂移算法在图像分割中有着广泛的应用。通过将图像中的每个像素看作是一个数据点,...
blur=cv.pyrMeanShiftFiltering(image,sp=10,sr=100)# 转成灰度图像 gray=cv.cvtColor(blur,cv.COLOR_BGR2GRAY)# 得到二值图像 自适应阈值 ret,binary=cv.threshold(gray,0,255,cv.THRESH_BINARY|cv.THRESH_OTSU)cv.imshow('binary image',binary)# 形态学操作 获取结构元素 开操作 ...
实施分水岭算法、输出分割后的图像 三、python代码实现 # -*- coding: UTF-8 -*-"""@公众号 : AI庭云君@Author : 叶庭云@CSDN : https://yetingyun.blog.csdn.net/"""importcv2ascvimportnumpyasnpdefwatershed_algorithm(image):# 边缘保留滤波EPF 去噪blur=cv.pyrMeanShiftFiltering(image,sp=10,sr=...
data_tsne= TSNE(learning_rate=100).fit_transform(data)'''搭建Mean-Shift聚类器'''clf=MeanShift()'''对样本数据进行聚类'''predicted=clf.fit_predict(data) colors= [['red','green','blue','grey'][i]foriinpredicted]'''绘制聚类图'''plt.scatter(data_tsne[:,0],data_tsne[:,1],c=colors...
(learning_rate=100).fit_transform(data)'''搭建Mean-Shift聚类器'''clf=MeanShift()'''对样本数据进行聚类'''predicted=clf.fit_predict(data)colors=[['red','green','blue','grey'][i]foriinpredicted]'''绘制聚类图'''plt.scatter(data[:,0],data[:,1],c=colors,s=10)plt.title('Mean ...
clf = MeanShift() clf.fit(X) centroids = clf.centroids plt.scatter(X[:,0], X[:,1], c='blue') for i in centroids: plt.scatter(centroids[i][0], centroids[i][1], c='red') plt.show() 六、总结 Mean-Shift算法是一种高效的聚类算法,它能够自动发现数据点的聚类中心,并且对于各种形状...
五.基于均值漂移的图像聚类 前面我看到是针对TXT和CSV文件中的数据,接着我们来看看聚类算法如何应用到图像分割领域。 1.MeanShift图像聚类 均值漂移(Mean Shfit)算法是一种通用的聚类算法,最早是1975年Fukunaga等人在一篇关于概率密度梯度函数的估计论文中提出。它是一种无参估计算法,沿着概率梯度的上升方向寻找分布的峰...