plt.show() 接下来我们将重点介绍如何来创建我们的聚类算法。 设计图像聚类算法 在本节中,我们使用Kaggle上的 keep-babies-safe 数据集。 首先,我们创建一个图像聚类模型,来将给定的图像分为两类,即玩具或消费品,以下是来自该数据集的一些图像。 以下代码实现我们的聚类算法: ### Making Essential Imports ### ...
以空间中k个点为中心进行聚类,对最靠近他们的对象归类,通过迭代的方法逐次更新各聚类中心的值,直至得到最好的聚类结果。 2.3 算法步骤 先随机选取K个对象作为初始的聚类中心。然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离,把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。一旦全部...
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.uint8(centers): # 转换回np.uint8 centers = np.uint8(centers) # 展平标签阵列 labels = labels.flatten() segmente...
首先看到在Mastering OpenCV with Practical Computer Vision Projects书中,特征点检测,特征点描述(特征提取),特征点匹配用了以下代码: 1. cv::Ptr<cv::FeatureDetector> detector = new cv::ORB(1000); // 创建orb特征点检测 2. cv::Ptr<cv::DescriptorExtractor> extractor = new cv::FREAK(true, true); ...
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: https://github.com/CullenSUN/fish_vision/blob/master/obstacle_detector_node/src/opencv_uti...
本文分享如何使用 Python 和 OpenCV 进行图像聚类,代码如下: import numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as plt image=cv2.imread('../input/hillstation/hillstation.jpg') plt.imshow(image) #original image <matplotlib.image.AxesImage at 0x7f8efaabf890> ...
基于Python的OpenCV轮廓检测聚类 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对象。一些属于同一对象的轮廓...
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 ...
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:...
OpenCV-Python OpenCV中的K-Means聚类 | 五十八 目标 了解如何在OpenCV中使用cv.kmeans()函数进行数据聚类 理解参数 输入参数 sample:它应该是np.float32数据类型,并且每个功能都应该放在单个列中。 nclusters(K):结束条件所需的簇数 criteria:这是迭代终止条件。满足此条件后,算法迭代将停止。实际上,它应该是3个...