假设存在一张100×100像素的灰度图像,它由10000个RGB灰度级组成,我们通过K-Means可以将这些像素点聚类成K个簇,然后使用每个簇内的质心点来替换簇内所有的像素点,这样就能实现在不改变分辨率的情况下量化压缩图像颜色,实现图像颜色层级分割。 在OpenCV中,Kmeans()函数原型如下所示: retval, bestLabels, centers = k...
_, labels, (centers) = cv2.kmeans(pixel_values, k, None, criteria, 10, cv2.KMEANS_RANDOM_CENTERS) 1 2 cv2.KMEANS_RANDOM_CENTERS只是指示OpenCV最初随机分配集群的值。 我们将扁平化的图像像素值转换为浮点数32类型,是因为cv2.kmeans() 浮点数32类型,然后,让我们将浮点数转换回8 位像素值np.uint...
#1.随机产生选择k个像素作为初始簇心 cluster_center=data[np.random.choice(row*col,k)]#2.分类 distance=[[]foriinrange(k)]foriinrange(iter):print("迭代次数:",i)#2.1距离计算forjinrange(k):distance[j]=np.sqrt(np.sum((data-cluster_center[j])**2,axis=1))#2.2归类data[:,3]=np.argm...
在OpenCV中，Kmeans()函数原型如下所示：retval, bestLabels, centers = kmeans(data, K, bestLabels...
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。在使用kmeans之前,必须先了解kmeans算法的2个缺点:第一是必须人为指定所聚的类的个数k;第二是如果使用欧式距离来衡量相似度的话,可能会得到错误的结果,因为没有考虑到属性的重...
K-Means 聚类是一种无监督机器学习算法,旨在将N 个观测值划分为K 个聚类,其中每个观测值都属于具有最近均值的聚类。集群是指由于某些相似性而聚合在一起的数据点的集合。对于图像分割,这里的簇是不同的图像颜色。 我们使用的环境是pip install opencv-python numpy matplotlib ...
在使用opencv-python中的阈值分割图像时,我们通常需要先将图片转成灰度图,然后才能通过阈值将图像进行二类分割。但是在有些场景下,我们需要对图片自动的进行多类分割,这种情况下不需要人为设定阈值,实现了自动化。如下图所示的一朵花,可能花瓣有不同的颜色,我们需要将不同颜色的花瓣分别分割。这就要使用到KMeans聚类的...
假设存在一张100×100像素的灰度图像,它由10000个RGB灰度级组成,我们通过K-Means可以将这些像素点聚类成K个簇,然后使用每个簇内的质心点来替换簇内所有的像素点,这样就能实现在不改变分辨率的情况下量化压缩图像颜色,实现图像颜色层级分割。 在OpenCV中,Kmeans()函数原型如下所示:...
假设存在一张100×100像素的灰度图像,它由10000个RGB灰度级组成,我们通过K-Means可以将这些像素点聚类成K个簇,然后使用每个簇内的质心点来替换簇内所有的像素点,这样就能实现在不改变分辨率的情况下量化压缩图像颜色,实现图像颜色层级分割。 在OpenCV中,Kmeans()函数原型如下所示:...
假设存在一张100×100像素的灰度图像,它由10000个RGB灰度级组成,我们通过K-Means可以将这些像素点聚类成K个簇,然后使用每个簇内的质心点来替换簇内所有的像素点,这样就能实现在不改变分辨率的情况下量化压缩图像颜色,实现图像颜色层级分割。 在OpenCV中,Kmeans()函数原型如下所示:...