OpenCV+KMeans算法

最新推荐文章于 2021-05-13 19:56:47 发布

albert future

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分类专栏：数据挖掘和图像处理文章标签： opencv 算法 KMeans

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/berguiliu/article/details/43059651

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本文详细介绍了如何结合OpenCV库应用KMeans聚类算法。通过实例展示了数据预处理、KMeans初始化、迭代优化及最终结果分析的过程，揭示了在图像处理和计算机视觉中KMeans算法的有效应用。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

<span style="font-size:18px;">#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
 
using namespace std;
using namespace cv;
 
int main(int argc, char** argv)
{
    #define  MAX_CLUSTERS 5
    CvScalar color_table[MAX_CLUSTERS];
    IplImage* img = cvCreateImage(cvSize(500,500),8,3);
    cvNamedWindow("source", 1);
    cvShowImage("source", img);
    cvWaitKey(0);
    CvRNG rng = cvRNG(0xffffffff);
    color_table[0] = CV_RGB(255,0,0);
    color_table[1] = CV_RGB(0,255,0);
    color_table[2] = CV_RGB(0,0,255);
    color_table[3] = CV_RGB(255,0,255);
    color_table[4] = CV_RGB(255,255,0);
    cvNamedWindow("clusters", 1);
    while(true)
    {
        int k, cluster_count = cvRandInt(&rng)%MAX_CLUSTERS + 1;
        int i, sample_count = cvRandInt(&rng)%1000 + 1;
        CvMat* points = cvCreateMat(sample_count,1,CV_32FC2);
        CvMat* clusters