OpenCV学习(22) opencv中使用kmeans算法
kmeans算法的原理参考:http://www.cnblogs.com/mikewolf2002/p/3368118.html
下面学习一下opencv中kmeans函数的使用。
首先我们通过OpenCV中的随机数产生器RNG,生成一些均匀分布的随机点,这些点的位置对应一副图像中的像素位置,然后使用kmeans算法对这些随机点进行分类,并计算出分类簇的中心点。
随机产生的簇的数量是2到5之间的值,采样点的数量范围是1-1000,一维矩阵centers存放kmeans算法结束后,各个簇的中心位置。
//簇的数量
int k, clusterCount = rng.uniform(2, MAX_CLUSTERS+1);
//采样点的数量
int i, sampleCount = rng.uniform(1, 1001);
Mat points(sampleCount, 1, CV_32FC2), labels;
clusterCount = MIN(clusterCount, sampleCount);
//中心点矩阵
Mat centers(clusterCount, 1, points.type());
printf("clusterCount=%d, sampleCount=%d\n", clusterCount, sampleCount);
//产生多高斯部分的随机采样点
for( k = 0; k < clusterCount; k++ )
{
Point center;
center.x = rng.uniform(0, img.cols);
center.y = rng.uniform(0, img.rows);
Mat pointChunk = points.rowRange(k*sampleCount/clusterCount,
k == clusterCount - 1 ? sampleCount :
(k+1)*sampleCount/clusterCount);
printf("rows start=%d rows end=%d\n", k*sampleCount/clusterCount, k == clusterCount - 1 ? sampleCount :
(k+1)*sampleCount/clusterCount);
注意rng.fill函数,会以center点为中心,产生高斯分布的随机点(位置点),并把位置点保存在矩阵pointChunk中。
//第三个参数中心,第四个参数偏移
rng.fill(pointChunk, CV_RAND_NORMAL, Scalar(center.x, center.y), Scalar(img.cols*0.05, img.rows*0.05));
}
//打乱points中值,第二个参数表示随机交换元素的数量的缩放因子,总的交换次数dst.rows*dst.cols*iterFactor,第三个参数是个随机发生器,决定选那两个元素交换。
randShuffle(points, 1, &rng);
kmeans函数中points为输入矩阵,其中存储的是采样点,labels也是一个一维矩阵,它的size和points一样,里面存储的是每个采样点执行kmeans算法后属于属于那一个簇,值为0到clusterCount-1,centers中存放的是kmeans算法结束后每个簇的中心位置。
flags(第7个参数)为KMEANS_PP_CENTERS 表示使用 kmeans++ center initialization by Arthur and Vassilvitskii [Arthur2007]算法决定簇的初始中心,否则就是采用随机值的方法决定初始中心。
如果flags是CV_KMEANS_USE_INITIAL_LABELS,则需要初始化labels,就是初始指定点的分类。
最后我们在图像中画出每个位置点对应的像素,中心位置用蓝色的圆圈表示。
//labels中放的是执行kmeans算法后sample中簇的索引
kmeans(points, clusterCount, labels,
TermCriteria( CV_TERMCRIT_EPS+CV_TERMCRIT_ITER, 10, 1.0),
3, KMEANS_PP_CENTERS, centers);
img = Scalar::all(0);
for( i = 0; i < sampleCount; i++ )
{
int clusterIdx = labels.at<int>(i);
Point ipt = points.at<Point2f>(i);
circle( img, ipt, 2, colorTab[clusterIdx], CV_FILLED, CV_AA );
}
cout<<"Center: \n"<<centers<<endl;
//用蓝色画出每个聚类的中心
//有bug,不让我直接用centers.at<Point2f>(i);,会异常
for( i = 0; i < clusterCount; i++ )
{
Point ipt = Point(centers.at<float>(i*2), centers.at<float>(i*2+1));
circle( img, ipt, 5, Scalar(255,0,0),CV_FILLED, CV_AA );
}
imshow("clusters", img);
下面图像是5个簇的kmeans聚类结果。
源代码参考工程:FirstOpenCV15
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