coopris的博客

原型：void compare(InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst, int cmpop);  src1：单通道图像或者一个数值；src2：单通道图像或者一个数值；dst：结果图像，类型是CV_8UC1，大小和src1和src2中最大的那个一样，比较结果为true的地方值为255，否则为0；cmpop：操作类型，有

mixChannels: 输入的矩阵（或矩阵数组）的某些通道拆分复制给对应的输出矩阵（或矩阵数组）的某些通道中，其中的对应关系就由fromTo参数制定。原型： void  mixChannels (const Mat*  src , int  nsrc , Mat*  dst , int  ndst , const int*  fromTo , size_t  npai

K-means 算法思想：1.初始化聚类个数及中心点。人为给定。2.划分数据到每个类。计算样本数据到各聚类中心的距离（欧式距离或其他距离等），把每个样本划分到最近的类中。3.重新计算类中心点。一般是求坐标平均值。4.重复2、3步骤。直到聚类中心不再移动位置。