OpenCV聚类KMeans2的用法

最新推荐文章于 2021-12-17 11:32:31 发布
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本文深入探讨了K均值聚类算法在OpenCV库中的实现与应用，通过链接提供了详细的教程与实例，帮助读者理解并实践这一重要的机器学习技术在图像处理领域的应用。

待总结。

http://www.aishack.in/2010/08/k-means-clustering-in-opencv/

http://www.developerstation.org/2012/01/kmeans-clustering-in-opencv-with-c.html

http://blog.youkuaiyun.com/chenxin_130/article/details/5877831

http://docs.opencv.org/modules/core/doc/clustering.html

Opencv Kmeans聚类算法
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11-07 9586
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c语言环境下opencv图像K均值聚类,图像处理中kmeans聚类算法C++实现
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Opencv cvKmeans2进行灰度图像和彩色图像聚类
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白色冰激凌的技术专栏
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opencv聚类算法
daoer_sofu的专栏
10-12 2348
kmeans分类 tmp = frame.reshape((-1,3)) tmp = np.float32(tmp) criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 10, 1.0) _,label,center = cv2.kmeans(tmp,2,None,criteria,10,cv2.KMEANS_RANDOM...
学习OpenCV——Kmeans2算法并验证颜色种类（CvMat*&IplImage*指针的用法）
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#include #include #include #define MAX_CLUSTERS (8) using namespace std; int main( int argc, char **argv) { IplImage *imgA = cvLoadImage( "D:/1.jpg", CV_LOAD_IMAGE_ANYDEPTH | CV_LOAD
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04-13 1218
opencv2 kmeans 算法 实现及应用
Opencv Kmeans聚类进行图像颜色聚类分割（绝对有用）
08-31
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C++结合OpenCV实现Kmeans聚类图像分割的案列
03-11
在本文中，我们将深入探讨如何使用C++编程语言与OpenCV库来实现KMeans聚类算法，以此进行图像分割。KMeans是一种常见的无监督学习方法，广泛应用于图像处理、数据分析等领域，尤其在图像分割中表现出色。OpenCV是一...
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03-10
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05-11
简单实现了k-means算法，带可视化的gui界面，比较适合初学者上手和理解，代码注释也比较齐全。
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Vertira的博客
12-17 777
void Ml_Kmeans2()//39.k_means K均值聚类2 { Mat src = imread("img_00.tif"); imshow("input", src); int width = src.cols; int height = src.rows; int dims = src.channels(); // 初始化定义 int sampleCount = width * height; int clusterCount = 4; Mat poin...
Opencv之KMEANS篇
江南魅影的专栏
11-22 9936
 Opencv之KMEANS篇Opencv中的K-means适用于数据预处理，但图像分割的消耗的时间太长并且效果不怎么好，使用空间信息后，图像的分割后受空间的影响很大（同一类的数据如果分布较远，不是高斯型的，就会错分），因为图像分割本身要求数据是呈超球体(高斯类)分布。K-means得到的是线性判决面，因为算法使用的准则函数是最小均方误差，相当于不同类别间求最小二乘直线拟合。这是一个局限点
利用 Opencv Kmeans 将数列分类
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04-19 229
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opencv下调用K均值函数cvKMeans2聚类图像例程
小丸子的路
08-15 3565
本人是刚入门菜鸟，上周这个函数害我调了一天，真郁闷，最后搞明白了原来是数据类型的问题，到库函数里看了一下，这个函数只处理32F类型的数据。想做图像聚类的话，先要把原始图像转成这个格式，然后reshape作为输入。   下面是个例程，把凹凸曼君的玉照聚类成两类显示。（图像聚类分割请自行查阅文献）本人水平有限，此代码可以进一步优化，恳请指点！   #include "cxcor
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使用OpenCV进行Kmeans聚类的两步实现
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