【Machine Learning】OpenCV中的K-means聚类

最新推荐文章于 2025-06-10 14:10:14 发布
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#python #K-means #opencv

本文介绍了如何在Python与OpenCV环境下利用cv2.kmeans()接口进行K-means聚类。详细讲解了接口的输入参数，如samples、nclusters、criteria等，并通过1维和2维特征的实例展示了聚类过程与结果。

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在上一篇（【Machine Learning】K-means算法及优化）中，我们介绍了K-means算法的基本原理及其优化的方向。opencv中也提供了K-means算法的接口，这里主要介绍一下如何在python+opencv的环境下，使用k-means接口（C++的接口形式相似）。

python版本的k-means算法接口，即cv2.kmeans()。


输入参数：

-samples: 类型必须是np.float32型，每个特征应该放置在单独的一个列中；

-nclusters(K):最终要确定的类别数；

-criteria：迭代终止的条件，3通道参数，分别是（type, max_iter, epsilon）:

  • 3.a -type: 终止条件的类型，有如下3个flag: cv2.TERM_CRITERIA_
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