在图像处理中,K-means聚类算法常用于图像分割。算法可以将图像中的像素点按照颜色、纹理等特征划分为不同的区域,从而实现图像的自动分割。 1. 灰度图像分割 对于灰度图像,K-means聚类算法可以将像素点聚类成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,从而实现图像颜色的量化压缩和层级分割。
attempts表示重复试验kmeans算法的次数,算法返回产生最佳紧凑性的标签 flags表示初始中心的选择,两种方法是cv2.KMEANS_PP_CENTERS ;和cv2.KMEANS_RANDOM_CENTERS centers表示集群中心的输出矩阵,每个集群中心为一行数据 下面使用该方法对灰度图像颜色进行分割处理,需要注意,在进行K-Means聚类操作之前,需要将RGB像素点转换为...
attempts表示重复试验kmeans算法的次数，算法返回产生最佳紧凑性的标签 flags表示初始中心的选择，两种方法是...
function[mu,mask]=kmeans(ima,k) %功能:运用k-means算法对图像进行分割 %输入:ima-输入的灰度图像k-分类数 %输出:mu-均值类向量mask-分类后的图像 ima=double(ima); copy=ima; ima=ima(:); mi=min(ima); ima=ima-mi+1; s=length(ima); %计算图像灰度直方图 m=max(ima)+1; h=zeros(1,m); ...
flags表示初始中心的选择,两种方法是cv2.KMEANS_PP_CENTERS ;和cv2.KMEANS_RANDOM_CENTERS centers表示集群中心的输出矩阵,每个集群中心为一行数据 下面使用该方法对灰度图像颜色进行分割处理,需要注意,在进行K-Means聚类操作之前,需要将RGB像素点转换为一维的数组,再将各形式的颜色聚集在一起,形成最终的颜色分割。
[ Step3 ] 加载K-means聚类算法 [ Step4 ] 对像素点进行聚类并输出 PIL包: 因为本实验涉及图像的加载和创建,因此需要使用到 PIL 包。 Step1: 建立工程并导入sklearn包: 创建Kmeans.py文件 导入sklearn相关包 importnumpyasnpfromPILimportImage#加载PIL包,用于加载创建图片fromsklearn.clusterimportKMeans#加载...
K-Means算法: 我们常说的K-Means算法属于无监督分类(训练样本的标记信息是未知的,目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质和规律,为进一步的数据分析提供基础),它通过按照一定的方式度量样本之间的相似度,通过迭代更新聚类中心,当聚类中心不再移动或移动差值小于阈值时,则就样本分为不同的类别。聚类试图...
attempts表示重复试验kmeans算法的次数,算法返回产生最佳紧凑性的标签 flags表示初始中心的选择,两种方法是cv2.KMEANS_PP_CENTERS ;和cv2.KMEANS_RANDOM_CENTERS centers表示集群中心的输出矩阵,每个集群中心为一行数据 下面使用该方法对灰度图像颜色进行分割处理,需要注意,在进行K-Means聚类操作之前,需要将RGB像素点转换为...
attempts表示重复试验kmeans算法的次数,算法返回产生最佳紧凑性的标签 flags表示初始中心的选择,两种方法是cv2.KMEANS_PP_CENTERS ;和cv2.KMEANS_RANDOM_CENTERS centers表示集群中心的输出矩阵,每个集群中心为一行数据 下面使用该方法对灰度图像颜色进行分割处理,需要注意,在进行K-Means聚类操作之前,需要将RGB像素点转换为...
通过K-means算法,并用matlab程序来实现,将给定了7幅遥感图像通过处理,分成水域、居民区和其他三类区域。并用RGB彩色进行标记划分,这样看起来更易识别。 上述的K-means算法是在类别数k给定的情况下进行的。当类别数未知的情况下,在使用k-均值算法时,可以假设类别数是逐步增加的。例如,对k=1,k=2,k=3,…,分别...