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

工业相机拍摄的图像中,由于摄像质量的限制,图像中的直线经过处理后,会表现出比较严重的锯齿.在这种情况下求取直线的倾角(其实就是直线的斜率),如果是直接选取直线的开始点和结束点来计算,或是用opencv自带的哈夫曼直线方法,都会引起较大的角度偏差,一般会达到好几度.误差这么大,显然达不到工控要求.后来尝试采取直线点集做最小二乘拟合,误差缩小到0.5以下.以下是算法的代码: //最小二乘拟合计算直线的倾角 int pointCount = pointVect.size(); if (pointCou

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

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

opencv提供了fitline函数用于直线拟合,原型为: C++: void fitLine(InputArray points, OutputArray line, int distType, double param, double reps, double aeps) Python: cv2.fitLine(points, distType, param, reps, aeps) → line C: void cvFitLine(const CvArr* points, int dist

OpenCV实现了直线的拟合. CV_IMPL void cvFitLine( const CvArr* array, int dist, double param, double reps, double aeps, float *line ) { cv::AutoBuffer<schar> buffer; schar* points = 0; union { CvContour contour; CvSeq seq; } header; CvSeqBlock block; CvSeq* p

#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

KMeans方法概述 . 无监督学习方法 . 分类问题,输入分类数目,初始化中心位置 . 硬分类方法,以距离度量 . 迭代分类为聚类    //---------- //迭代算法的终止准则 //---------- TermCriteria( int type, //type=TermCriteria::MAX_ITER/TermCriteria::COUNT 迭代到最大迭代次数终止 //type= TermCriteria::EPS 迭代到阈值终止 //type= TermCriteria::

转载请注明出处 http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/5486234.html 参考网址: http://blog.csdn.net/thefutureisour/article/details/7599537 Mat img(, , CV_8UC1, Scalar()); std::vector<Point2f> points; points.push_back(Point2f(10.5, 10.2)); points.push_back(Point2f

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.

OpenCV K-means源码解析 OpenCV 图片读取源码解析 OpenCV 视频播放源码解析 OpenCV 追踪算法源码解析 OpenCV SIFT算法源码解析 OpenCV 滤波源码分析:bilareralFilter OpenCV 数字识别解析 只捡需要的读 读懂OpenCV源码需要哪些基础? 通读过C++ Primer,目前C++属于入门级, 数字图像处理基础也有.目前看不懂OpenCV源码,请问还需要哪些基础, 从哪些方面入手源码比较好呢?谢谢 回答: 半年前实习的时候,在那个公

根据我看的博客,fitEllipse返回的外接矩形(假设为box),对应椭圆的相应参数: box.size.width 和box.size.height对应椭圆的长轴和短轴: box.center对应椭圆的中心: box.angle对应椭圆的旋转角度. 参考: opencv中的椭圆拟合 opencv椭圆拟合

一.最小外接圆 #include "opencv2/opencv.hpp" #include<iostream> using namespace std; using namespace cv; void main() { Mat srcImg = imread("E://10.png"); imshow("src", srcImg); Mat dstImg = srcImg.clone(); GaussianBlur(srcImg,

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() // { /

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

寻找包裹轮廓的最小圆:minEnclosingCircle 函数 返回圆应满足:① 轮廓上的点均在圆形空间内.② 没有面积更小的满足条件的圆. void minEnclosingCircle(InputArray points, Point2f& center, float& radius); points,输入的二维点集,可以是 vector 或 Mat 类型. center,圆的输出圆心. radius,圆的输出半径. 代码示例: #include<opencv.hpp>

轮廓逼近,本质上是减少编码点 拟合圆,生成最相似的圆或椭圆 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; RNG rng(12345); void fit_circle_demo(Mat &image); int main(int argc, char** argv) { //Mat src = imread("f:/images

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个参数的元组.它们是(type,max_iter,epsilon): a. 终止条件的类型.它具有3个标志,如下所示: cv.TERM_CRITERIA_EPS-如果达到指定的精度epsil

若该文为原创文章,未经允许不得转载原博主博客地址:https://blog.csdn.net/qq21497936原博主博客导航:https://blog.csdn.net/qq21497936/article/details/102478062本文章博客地址:https://blog.csdn.net/qq21497936/article/details/106180872各位读者,知识无穷而人力有穷,要么改需求,要么找专业人士,要么自己研究红胖子(红模仿)的博文大全:开发技术集合(包含Qt实