实战演示：OpenCV中的K均值聚类算法

最新推荐文章于 2025-10-20 10:54:55 发布
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本文通过实战演示如何使用OpenCV库在Python中实现K均值聚类算法，对图像进行聚类处理。介绍了从导入库、加载图片到数据预处理、设置K值运行算法、最后展示聚类结果的全过程。

实战演示：OpenCV中的K均值聚类算法

聚类是在机器学习中应用极广的一种无监督学习方法。K均值聚类是其中最经典和常用的聚类算法之一，能够对数据进行有效的分组。

在本次实战演示中，我们将使用OpenCV库来实现K均值聚类算法，并对图像进行聚类处理。下面是具体实现过程及代码。

实现过程

1. 导入必要的Python库

import numpy as np
import cv2
import random

2. 加载并显示图片

我们首先需要加载待处理的图片，并将其显示在屏幕上。

# 加载图片
img = cv2.imread('test
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新手学习opencv kmeans聚类       学习opencv,kmeans聚类。将一张图像像素值聚类，然后结合mfc显示聚类后的图像,可以改变聚类类数和迭代次数。      聚类可以往动态聚类，多层次聚类，加权聚类等方面深入研究。      代码release下 vs2010 编译，opencv kmeans聚类演示源代码下载：
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