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…

http://blog.csdn.net/chenyusiyuan/article/details/8710462 OpenCV学习笔记(27)KAZE 算法原理与源码分析(一)非线性扩散滤波 2013-03-23 17:44 16963人阅读 评论(28) 收藏 举报  分类: 机器视觉(34)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.   目录(?)[+]   KAZE系列笔记: OpenCV学习笔记(27)KAZE 算法原理与源码分析(一)非线性扩散滤波 OpenCV学习笔记…

<机器学习实战>kMeans算法(K均值聚类算法) 机器学习中有两类的大问题,一个是分类,一个是聚类.分类是根据一些给定的已知类别标号的样本,训练某种学习机器,使它能够对未知类别的样本进行分类.这属于supervised learning(监督学习).而聚类指事先并不知道任何样本的类别标号,希望通过某种算法来把一组未知类别的样本划分成若干类别,这在机器学习中被称作 unsupervised learning (无监督学习).在本文中,我们关注其中一个比较简单的聚类算法:k-means算法. k…

关于OpenCV安装 1.下载和安装OpenCV SDK 在官网:http://opencv.org/上找到OpenCV windows版下载 . 后得到一个 opencv-2.X.X.exe的文件,直接双击解压......如下: 2.配置环境变量: 在path 变量下,新增以下两个值: 3.工程包含(include)目录的配置 新建一个工程之后,在菜单栏里面点<视图>--<属性管理器>,那么就会在visual studio中多出一个属性管理器工作区来. 在新出现的"属性…

1.聚类算法又叫做“无监督分类”,其目的是将数据划分成有意义或有用的组(或簇).这种划分可以基于我们的业务需求或建模需求来完成,也可以单纯地帮助我们探索数据的自然结构和分布. 2.KMeans算法将一组N个样本的特征矩阵X划分为K个无交集的簇,直观上来看是簇是一组一组聚集在一起的数据,在一个簇中的数据就认为是同一类.簇就是聚类的结果表现.簇中所有数据的均值通常被称为这个簇的“质心”(centroids).在一个二维平面中,一簇数据点的质心的横坐标就是这一簇数据点的横坐标的均值,质心的纵坐标就是这…

PCA算法的基本原理可以参考:http://www.cnblogs.com/mikewolf2002/p/3429711.html     对一副宽p.高q的二维灰度图,要完整表示该图像,需要m = p*q维的向量空间,比如100*100的灰度图像,它的向量空间为100*100=10000.下图是一个3*3的灰度图和表示它的向量表示: 该向量为行向量,共9维,用变量表示就是[v0, v1, v2, v3, v4, v5, v6, v7, v8],其中v0...v8,的范围都是0-255.    …

本章我们学习LBP图像的原理和使用,因为接下来教程我们要使用LBP图像的直方图来进行脸部识别. 参考资料: http://docs.opencv.org/modules/contrib/doc/facerec/facerec_tutorial.html http://www.cnblogs.com/mikewolf2002/p/3438166.html       LBP的基本思想是以图像中某个像素为中心,对相邻像素进行阈值比较.如果中心像素的亮度大于等于它的相邻像素,把相邻像素标记为1,否则标…

      OpenCV是一个开源的视觉库,其中包括很多计算机视觉的算法实现.在版本2.2以后,OpenCV采用C++特征的API,在1.x版本中,OpenCV函数都是传统的C语言形式.       OpenCV采用模块化的结构,每个模块都是由一些动态和静态库组成,该模块会实现一些特定的计算机视觉算法.要使用某个特定的库,我们必须在程序中先包含该库的头文件,并把该库的lib作为链接库. 例如要使用core和highgui库,则必须在程序源文件中包含: #include <opencv2/core…

前沿 准备了好几天,终于开始了,不管怎样,接下来的这个月一定把这本书很好的啃下来.当然OpenCV可以在很多的IDE下安装与配置,我这里就只在VS2010和VC6.0下安装配置了,当然这篇博文主要讲在VS2010下的安装配置.所以首先要正确的安装好VS2010和VC6.0然后才能谈OpenVC的安装于配置. 下载文件 下载最新的OpenCV windows版本: 链接:http://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/opencv-win/…

安装后的OpenCV程序下的build文件夹中,只找到了vc10.vc11和vc12三种编译版本的dll和lib文件,需要VS2010及以上的IDE版本,而没有我们常用的VS2008版本. 于是,需要的小伙伴们可以自己动手,丰衣足食! 1). 安装CMake       cmake-2.8.8-win32-x86.exe (http://www.cmake.org/cmake/resources/software.html) 百度云盘:http://pan.baidu.com/s/1dEYbx7…

了解一些OpenCV代码整体的模块结构后,再重点学习自己感兴趣的部分,会有一种一览众山小的感觉~ Come on! C:\OpenCV\opencv\build\include文件夹下包含两个文件夹: opencv文件夹:包含着opencv 1.0最核心的旧版本头文件. opencv2文件夹:包含着具有时代意义的新版OpenCV2系列的头文件. 可以看到,OpenCV支持的所有模块,主要模块简介如下: core 模块:核心功能 imgproc 模块: 图像处理 highgui 模块:高层GUI和…

OpenCV全称是:Open Source Computer Vision Library(开源计算机视觉库). 于1999年由Intel建立,如今由Willow Garage提供支持. 跨平台,可以运行在Linux.Windows.Android和Mac OS操作系统上. 用C++语言编写,主要接口也是C++语言,但是依然保留了大量的C语言接口. 实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法. 应用领域众多: 人机互动 物体识别 图像分割 人脸识别 动作识别 运动跟踪 机器人 运动分析 机器视…

      下面我们在VS2010中编写一个简单的OpenCV程序,来看看如何在程序中使用OpenCV. 创建一个新的Win32 控制台程序,附加选项为空工程(empty project),并添加一个cpp源文件main.cpp,内容如下: #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui//highgui.hpp> int main() { cv::Mat img = cv::imread("lenna…

1:包含在cxcore/include/cxtypes.h头文件中. 2:CvPoint系列   -----(x,y) CvPoint:表示图像中的点 CvPoint2D32f:二维空间中的点 CvPoint3D32f:三维空间中的点 3:CvSize系列-----宽度和高度 CvSize:图像的尺寸 CvSize2D32f: 如果想用浮点型 4:CvRect-----(x, y, width, height) 可以用来表示图像的部分区域 5:CvScalar 包含四个double成员,可以用来…

type函数可以检测任何值或变量的类型. 例子: def printType(var): print(type(var)) class TestClass: pass printType(1) printType(1.5) printType('str') printType(True) printType(['a','b','c']) printType(('a','b','c')) printType(set(['a','b','c'])) printType({'Tom':18,'Lily…

摘要:在数据挖掘中,K-Means算法是一种 cluster analysis 的算法,其主要是来计算数据聚集的算法,主要通过不断地取离种子点最近均值的算法. 在数据挖掘中,K-Means算法是一种cluster analysis的算法,其主要是来计算数据聚集的算法,主要通过不断地取离种子点最近均值的算法. 问题 K-Means算法主要解决的问题如下图所示.我们可以看到,在图的左边有一些点,我们用肉眼可以看出来有四个点群,但是我们怎么通过计算机程序找出这几个点群来呢?于是就出现了我们的K-Mea…

之前在<浅谈移动平台创新玩法>简单的猜测了easyar中使用的图像识别算法,基于图片指纹的哈希算法的图片检索 .后再阿里引商大神的指点下,意识到图片检测只适用于静态图片的识别,只能做AR脱卡(不进行图像追踪),简单地说就是如果图片有角度翻转,光线明暗的变化都会改变图片自身的指纹哈希值,无法做到跟踪识别.那要如何进行跟踪识别呢? 引商的指点:我们用的是akaze,整个匹配流程采用的是基于特征提取加kmeans树求近似最近邻匹配的算法,然后再对匹配到的关键点对求单应性映射,最后根据inlier点集…

K-means(K均值)是基于数据划分的无监督聚类算法. 一.基本原理       聚类算法可以理解为无监督的分类方法,即样本集预先不知所属类别或标签,需要根据样本之间的距离或相似程度自动进行分类.聚类算法可以分为基于划分的方法.基于联通性的方法.基于概率分布模型的方法等,K-means属于基于划分的聚类方法. 基于划分的方法是将样本集组成的矢量空间划分为多个区域{Si}i=1k,每个区域都存在一个区域相关的表示{ci}i=1k,通常称为区域中心.对于每个样本,可以建立一种样本到区域中心的映射q…

基于ReliefF和K-means算法的医学应用实例 数据挖掘方法的提出,让人们有能力最终认识数据的真正价值,即蕴藏在数据中的信息和知识.数据挖掘 (DataMiriing),指的是从大型数据库或数据仓库中提取人们感兴趣的知识,这些知识是隐含的.事先未知的潜在有用信息,数据挖掘是目前国际上,数据库和信息决策领域的最前沿研究方向之一.因此分享一下很久以前做的一个小研究成果.也算是一个简单的数据挖掘处理的例子. 1.数据挖掘与聚类分析概述 数据挖掘一般由以下几个步骤: (l)分析问题:源数据数据库必…

K-Means 算法 在数据挖掘中, k-Means 算法是一种 cluster analysis 的算法,其主要是来计算数据聚集的算法,主要通过不断地取离种子点最近均值的算法. 问题 K-Means算法主要解决的问题如下图所示.我们可以看到,在图的左边有一些点,我们用肉眼可以看出来有四个点群,但是我们怎么通过计算机程序找出这几个点群来呢?于是就出现了我们的K-Means算法(Wikipedia链接) K-Means 要解决的问题 算法概要 这个算法其实很简单,如下图所示: K-Means 算法…

数据挖掘方法的提出,让人们有能力最终认识数据的真正价值,即蕴藏在数据中的信息和知识.数据挖掘 (DataMiriing),指的是从大型数据库或数据仓库中提取人们感兴趣的知识,这些知识是隐含的.事先未知的潜在有用信息,数据挖掘是目前国际上,数据库和信息决策领域的最前沿研究方向之一.因此分享一下很久以前做的一个小研究成果.也算是一个简单的数据挖掘处理的例子. 1.数据挖掘与聚类分析概述 数据挖掘一般由以下几个步骤: (l)分析问题:源数据数据库必须经过评估确认其是否符合数据挖掘标准.以决定预期结果,…

K-MEANS算法 摘要:在数据挖掘中,K-Means算法是一种 cluster analysis 的算法,其主要是来计算数据聚集的算法,主要通过不断地取离种子点最近均值的算法. 在数据挖掘中,K-Means算法是一种cluster analysis的算法,其主要是来计算数据聚集的算法,主要通过不断地取离种子点最近均值的算法. 问题 K-Means算法主要解决的问题如下图所示.我们可以看到,在图的左边有一些点,我们用肉眼可以看出来有四个点群,但是我们怎么通过计算机程序找出这几个点群来呢?于是就出…

在数据挖掘中,K-Means算法是一种cluster analysis的算法,其主要是来计算数据聚集的算法,主要通过不断地取离种子点最近均值的算法. 问题 K-Means算法主要解决的问题如下图所示.我们可以看到,在图的左边有一些点,我们用肉眼可以看出来有四个点群,但是我们怎么通过计算机程序找出这几个点群来呢?于是就出现了我们的K-Means算法(Wikipedia链接) K-Means要解决的问题 算法概要 这个算法其实很简单,如下图所示: 从上图中,我们可以看到,A,B,C,D,E是五个在图…

聚类算法是机器学习中的一大重要算法,也是我们掌握机器学习的必须算法,下面对聚类算法中的K-means算法做一个简单的描述: 一.概述 K-means算法属于聚类算法中的直接聚类算法.给定一个对象(或记录)的集合,将这些对象划分为多个组或者“聚簇”,从而使同组内的对象间比较相似而不同组对象间差异比较大:换言之,聚类算法就是将相似的对象放到同一个聚簇中,而将不相似的对象放到不同的聚簇中.由于在聚类过程中不使用到类别标签,所以相似性的概念要基于对象的属性进行定义.应用不同则相似性规则和聚类算法一般不太…

https://www.jianshu.com/p/162c9ec713cf 摘要: 让我们走进K-Means算法的“前世今生”以及和它有关的十个有趣的应用案例. K-means算法具有悠久的历史,并且也是最常用的聚类算法之一.K-means算法实施起来非常简单,因此,它非常适用于机器学习新手爱好者.首先我们来回顾K-Means算法的起源,然后介绍其较为典型的应用场景. 起源 1967年,James MacQueen在他的论文<用于多变量观测分类和分析的一些方法>中首次提出 “K-means”…

一.关于聚类及相似度.距离的知识点 二.k-means算法思想与流程 三.sklearn中对于kmeans算法的参数 四.代码示例以及应用的知识点简介 (1)make_blobs:聚类数据生成器 sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=100, n_features=2,centers=3, cluster_std=1.0, center_box=(-10.0, 10.0), shuffle=True, random_state=None)[source] 返…

前言 算法一直是我的弱项,然而面试中基本是必考的项目,刚好上次看到一个HashMap的面试题,今天也来学习下 HashMap中的hash算法是如何实现的. 数学知识回顾 << : 左移运算符,num << 1,相当于num乘以2 低位补0 举例:3 << 2 将数字3左移2位,将3转换为二进制数字0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0011,然后把该数字高位(左侧)的两个零移出,其他的数字都朝左平移2位,最后在低位(右侧)的两个空位补零…

原文地址:http://www.csdn.net/article/2012-07-03/2807073-k-means 摘要:在数据挖掘中,K-Means算法是一种 cluster analysis 的算法,其主要是来计算数据聚集的算法,主要通过不断地取离种子点最近均值的算法. 在数据挖掘中,K-Means算法是一种cluster analysis的算法,其主要是来计算数据聚集的算法,主要通过不断地取离种子点最近均值的算法. 问题 K-Means算法主要解决的问题如下图所示.我们可以看到,在图的…

在数据挖掘中,K-Means算法是一种cluster analysis的算法,其主要是来计算数据聚集的算法,主要通过不断地取离种子点最近均值的算法. 问题 K-Means算法主要解决的问题如下图所示.我们可以看到,在图的左边有一些点,我们用肉眼可以看出来有四个点群,但是我们怎么通过计算机程序找出这几个点群来呢?于是就出现了我们的K-Means算法(Wikipedia链接) K-Means要解决的问题 算法概要 这个算法其实很简单,如下图所示: 从上图中,我们可以看到,A,B,C,D,E是五个在图…

深入浅出K-Means算法 摘要: 在数据挖掘中,K-Means算法是一种 cluster analysis 的算法,其主要是来计算数据聚集的算法,主要通过不断地取离种子点最近均值的算法. K-Means算法主要解决的问题如下图所示.我们可以看到,在图的左边有一些点,我们用肉眼可以看出来有四个点群,但是我们怎么通过计算机程序找出这几个点群来呢?于是就出现了我们的K-Means算法 算法概要 这个算法其实很简单,如下图所示: 从上图中,我们可以看到,A,B,C,D,E是五个在图中点.而灰色的点是我…