K均值(K-Means)算法是一种无监督的聚类学习算法,他尝试找到样本数据的自然类别,分类是K由用户自己定义,K均值在不需要任何其他先验知识的情况下,依据算法的迭代规则,把样本划分为K类.K均值是最常用的聚类技术之一,通过不断迭代和移动质心来完成分类,与均值漂移算法的原理很相似. K均值算法的实现过程: 1. 对于一组未知分类的数据集合,指定其分类数K: 2. 随机分配K个类别的中心点位置,分配的原则是各个类别的中心点距离彼此越远越好. 3.将数据集中的每一个点进行类别划分,划分的距离N个初始的

#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { Mat src = imread("D:/vcprojects/images/toux.jpg"); if (src.empty()) { printf("could not load image...\n

利用kmeans算法,将彩色图像的像素点作为样本,rgb值作为样本的属性, 对图像所有的像素点进行分类,从而实现对图像中目标的分割. c++代码(openCV 2.4.11) Scalar colorTab[] = { Scalar(0, 0, 0), Scalar(255, 255, 255), }; void color_cluster(const Mat& origin_img_rgb) { // 1.将图像按像素点转化为样本矩阵samples Mat samples = Mat(orig

转自 zouxy09 GrabCut 原理参考这里,以下为 GrabCut 源码: ——看别人写的好的代码也很享受,干净利落,有些处理的细节也学习一下. /*M/////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////// // // IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING. // // By d

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/wangyaninglm/article/details/44151213, 来自:shiter编写程序的艺术 1.绪论 图切割算法是组合图论的经典算法之一.近年来,许多学者将其应用到图像和视频分割中,取得了很好的效果.本文简单介绍了图切算法和交互式图像分割技术,以及图切算法在交互式图像分割中的应用. 图像分割指图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程,它是由图像处理到图像分析的关键步骤,是一种基本的计算机视觉技术.只有在图像

经典的无监督聚类算法,不多说,上代码. import numpy as np import pandas as pd import copy import matplotlib.pyplot as plt pic = plt.imread('cs-nonoise.jpg') # plt.imshow(pic) # pic.shape #(1200, 800) data = pic.reshape(-1, 3) def kmeans_wave(n, k, data): # n为迭代次数, k为聚类

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 准备:图像转数组,数组转图像 将RGB图像转换为一维数组的代码如下: # 图像二维像素转换为一维 img = cv2.imread(filename=img_path) data = img.reshape((-1, 3)) data = np.float32(data) print(img.shape

原地址:http://www.cnblogs.com/freedomshe/archive/2012/04/24/2468747.html 题记:2012年4月1日回到家,南大计算机研究僧复试以后,等待着的就是独坐家中无聊的潇洒.不知哪日,无意中和未来的同学潘潘聊到了图像处理,聊到了她的论文<基于LDA的行人检测>,出于有一年半工作经验的IT男人的本能,就一起开始学习研究这篇“论文”了.众所周知,老师给学生设置论文题目的,起初都是很模糊的——自己没有思考清楚实践上的可行性和具体思路,仅从理论了

本文首发于个人博客https://kezunlin.me/post/1cd6a04d/,欢迎阅读最新内容! tutorial to compile and install mplack on ubuntu 16.04 Guide mlpack: a scalable C++ machine learning library dependencies Armadillo >= 6.500.0 Boost CMake >= 3.3.2 Armadillo: c++ linear algebra l

      本章我们用kmeans算法实现一个简单图像的分割.如下面的图像,我们知道图像分3个簇,背景.白色的任务,红色的丝带以及帽子.       Mat img = cv::imread("../kmeans.jpg");     namedWindow("image");     imshow("image", img);      首先我们会生成采样点,采样点包括原始图像中的所有像素点,采样点用32位浮点数表示,接着我们会定义一个标记矩阵

图像分割之(四)OpenCV的GrabCut函数使用和源码解读         分类:            图像处理            计算机视觉             2013-01-23 17:19     12031人阅读     评论(33)    收藏    举报     图像分割之(四)OpenCV的GrabCut函数使用和源码解读 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 上一文对GrabCut做了一个了解.OpenCV中的Gr

在图像分割中,使用 kmeans 算法可以实现图像区域基本分割.如果一幅图像被分为两类,kmeans 分割效果与  ostu 算法基本一致,具体如下图:    kmeans 将图像灰度聚类为 k 类,ostu 将图像灰度分割为 2 类,当 k = 2 时,两种算法最终目的基本趋于一致. kmeans 算法基本思路如下: 1)随机选取第一个聚类中心点,之后的聚类中心点选取有两种方法: a. 随机选取其他 k - 1 个聚类中心点: b. 根据已经选取的聚类中心点,计算所有点到已经选取的聚类中心点的

1  基于阈值 1.1  基本原理 灰度阈值化,是最简单也是速度最快的一种图像分割方法,广泛应用在硬件图像处理领域 (例如,基于 FPGA 的实时图像处理). 假设输入图像为 f,输出图像为 g,则经过阈值化处理的公式如下: $\quad g(i, j) = \begin{cases} 1 & \text{当 f(i, j) ≥ T 时} \\0 & \text{当 f(i, j) < T 时} \\ \end{cases} $ 也即,遍历图像中的所有像素,当像素值 f (i, j)

 One cut in grabcut(grabcut算法的非迭代实现?) 本文针对交互式图像分割中的图割算法,主要想翻译一篇英文文献.不足之处请大家指正. 这是博主近期看到的效果最好,实现最简单,运算时间最短的交互式图割算法,而且由于是发明图割算法实验室原班人马的文章和代码,所以非常值得研究. 摘要 该方法使用少量的辅助节点(这个辅助节点我没看出来代码在哪块提现的,还望高手指点)来实现高效率的分割,传统的基于梯度下降的方法的分割方法,如grabcut,可能会收敛到局部极值(在图像较大时),

代码:出处忘了 // // Example 13-1. Using K-means // // /* *************** License:************************** Oct. 3, 2008 Right to use this code in any way you want without warrenty, support or any guarentee of it working. BOOK: It would be nice if you cite

上一篇博客写了k-means聚类算法和改进的k-means算法.这篇博客就贴出相应的MATLAB和C++代码. 下面是MATLAB代码,实现用k-means进行切割: %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 功能:实现怎样利用Kmeans聚类实现图像的切割. 时间:2015-07 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% function kmeans_segmentation() clear;c

注意Mat作为kmeans的参数的含义. 扩展:高维向量的聚类. 一.像素聚类 #include "opencv2/highgui.hpp" #include "opencv2/core.hpp" #include "opencv2/imgproc.hpp" #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; // static void help() // { /

写在前面:之前想分类图像的时候有看过k-means算法,当时一知半解的去使用,不懂原理不懂使用规则...显然最后失败了,然后看了<机器学习>这本书对k-means算法有了理论的认识,现在通过贾志刚老师的视频有了实际应用的理解. k-means算法原理 注:还是和之前一样,核心都是别人的,我只是知识的搬运工并且加上了自己的理解.弄完之后发现理论部分都是别人的~~没办法这算法太简单了... k-means含义:无监督的聚类算法. 无监督:就是不需要人干预,拿来一大批东西直接放进算法就可以进行分类.

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

OpenCVKmeans算法默认使用了Kmeans++选取种子点 参考:OpenCv中Kmeans算法实现和使用 //效果:根据半径聚类,并不一定能得到好的结果. float CBlotGlint::ClusterByR( ) { //根据半径大小聚类,找出合适的类别个数和每一类的个数 std::vector<float> radiuses(this->blobs.size() ); std::vector<std::pair<float,int> > radiu