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  • 01-Kmeans图像像素聚类
    2018-11-18 15:42:45

    KMeans图像像素点聚类算法实现python：

         https://blog.csdn.net/sunmc1204953974/article/details/50052099?utm_source=blogxgwz3

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    在此次实践中，对于Kmeans聚类算法交互式改变簇数的时候，我发现我的button按钮必须点击两次才行，目前还未找出原因。
    说明：对于图像的画布显示用Canvas，柱状图、饼图采用的是Echarts模板展示。
    需要连接python 服务器，管理员cmd进入当前目录，采用python -m http.server 80000方式建立，后直接在浏览器中输入http://localhost:8000即可。

    <!DOCTYPE html>
<!--
1.此次实践实现图片显示以及图片的聚类柱状图饼形图显示。
2.实现图片选择的交互式，仅支持打开JPG图像
3.实现柱状图、条形图切换
4.可视化聚类中心颜色即是柱状图或者饼状图颜色,数量，中心RGB具体值显示需鼠标接触显示
5.实现交互式改变kmeans的簇数，簇数不能为1，实践中没有进行非法处理，不然会出现问题（该过程加载缓慢）最好点击两次
-->
<html>
<head>
	<meta charset="utf-8">
	<title>Lab01</title>
</head>
<body>
<!--设置div绝对位置-->
<!--border-style:solid;
	border-color:blue;-->
<style type = "text/css"> 
.div2{
	height:600px;
	background-color:white;
	position:absolute;
	top:20px;
	left:710px;
	right:5%;
}
#div4bm{
	height:100px;
	width:400px;
	background-color:white;
	position:absolute;
	top:470px;
	left:590px;
  }
  #mybutton{
  margin-left:50px;
}
#myform{
	background-color:white;
	margin-left:40%;
}
#container{
	height:70%;
	width:100%;
}
</style>

<script type="text/javascript" src="echarts.min.js"></script>
<!--script type="text/javascript" src="jquery-1.8.2.min.js"></script-->
<!-- 
	一个画布
	画布相关代码参考：https://www.w3school.com.cn/html5/html_5_canvas.asp
-->
<canvas id="myCanvas" width="690" height="457" style="border:1px solid #c3c3c3;">
Your browser does not support the canvas element.
</canvas>

<div id="div4bm" >
  <!--input[button] 触发 file click事件-->
  <input type="button" value="选择文件" id="mybutton" class="mybtn" onclick="Id('file').click();" />
  <!--file 隐藏起来 触发onchange事件-->
  <input type="file" name="file" accept="image/jpg" id="file" onchange="changeToop(this);" style="display:none;" />
 </div>
<div class = "div2">
<div id="container" ></div>
<!--设置Radio按钮，实现柱状图与饼状图的选择-->
<form action="" method="get" id = "myform"> 
	<label>输入簇数：<input name="k_means" type="text" id="myks" style="width:30px;height:20px"/></label>
	<label><input name="get" type="button" value="提交(点两次)" onclick = "change_k()"/></label><br/>
	<label><input name="charts" type="radio" id="0" onclick = "changechart();" checked/>柱状图 </label> 
	<label><input name="charts" type="radio" id="1" onclick = "changechart();"/>饼状图</label> 
  </form>
</div>

<script type="text/javascript">

	//响应kmeans簇数k的改变
	function change_k()
	{
		myks = document.getElementById("myks").value;
		myload();
	}

	//响应展示图Radio按钮改变事件函数
	function changechart(){
		if(document.getElementById("0").checked){ //柱状图
			var dom = document.getElementById("container");
			var myChart = echarts.init(dom);
			var app = {};
			var option;
			option = {
				tooltip: {
					trigger: 'axis',
					axisPointer: {
					type: 'shadow'
					}
				},
				xAxis: [{
					type: 'category',
					data: colorList,
					show:true,
					axisTick: {
						alignWithLabel: true
					},
					axisLabel:{
						interval:(index,value) =>{return false}//设置X轴数据不显示
					}
				}],
				yAxis: [{
					type: 'value',
					show:true
				}],
				grid:{
					containLabel:true
				},
			
				series: [{
					name: '数量',
					data: mycnt,
					type: 'bar',
					barWidth: '50%',
					itemStyle: {   
	　　　　　　　　//每个柱子的颜色即为colorList数组里的每一项，如果柱子数目多于colorList的长度，则柱子颜色循环使用该数组
						color: function (params){
							//console.log(params.dataIndex);
							//console.log(colorList[params.dataIndex]);
							return colorList[params.dataIndex];
						}
					}
				}]
			};
			if (option && typeof option === 'object') {
				myChart.setOption(option);
			}
		}
		else{									//饼状图
			var dom = document.getElementById("container");
			var myChart = echarts.init(dom);
			var app = {};
			var option;
			var piedata = new Array();
			for(var i = 0; i < ks ; i++){
				piedata.push({value:mycnt[i],name:colorList[i],itemStyle:{color:colorList[i]}});
			}
			piedata.sort(function (a, b) {
				return a.value - b.value;
			 });
		
			option = {
				xAxis: [{show:false}],
				yAxis: [{show:false}],
				tooltip: {
					trigger: 'item'
				},
				series: [{
					name:"",
					labelLine: {show:false},
					label:{show:false},
					type: 'pie',
					radius: '55%',
					center: ['50%', '50%'],
					data: piedata,
					roseType: 'radius',
					animationType: 'scale',
					animationEasing: 'elasticOut',
					animationDelay: function (idx) {
						return Math.random() * 200;
					}
				}]
			};
			if (option && typeof option === 'object') {
				myChart.setOption(option);
			}
		}
	}
	
	//通过JQuery方法响应radio事件
	/*$('input[type=radio][name=charts]').change(function () {
    // 获取input radio选中值，方法一
    var myvalue = $(this).val();
	if(myvalue!=check)
		changechart(myvalue);
	check = myvalue;
	console.log(check);
	});*/
	
	//加载打开图片并且进行聚类分析
	function myload(){
		if(ks == myks)
		{
		var context = document.getElementById('myCanvas').getContext('2d');
		context.drawImage(img, 0, 0);
		// data中保存了图片所有像素的颜色信息，每个像素的RGBA信息占数组中4位
		// RGBA为像素的红色、绿色、蓝色、透明度四个分量	
		//但此次聚类我分析的只是颜色，故聚类RGB
		 var data = context.getImageData(0, 0, 690, 457).data;
		}
		else
		{
			ks = myks;
			colorList.length = 0;
		}
		//console.log(data);
		var cnt = 690*457; //图片中总的像素个数
		
		var point = [];//创建数组保留像素的RGB值
		var layout = [];//记录每个簇的点的在point中的标号,就是分在哪个簇
		var k = 0;//记录data索引

		for(var i = 0; i < cnt; i++)
		{
			layout[i] =[];
			layout[i][0] = 0;
			layout[i][1] = 200000;
			point[i] = [];
			point[i][0] = data[k];
			k++;
			point[i][1] = data[k];
			k++;
			point[i][2] = data[k];
			k++;
			//point[i][3] = data[k];
			k++; //透明度A直接跳过
		}
			
		//kmeans具体算法
		//01.选择初始化的点(随便，或者函数点) 利用随机函数
		var centroids = [];
		console.log(ks);
		for (var i = 0;i < ks; i ++)
		{
			centroids[i] = [];
			var index = Math.round(Math.random()*(cnt));
			centroids[i][0] = point[index][0];
			centroids[i][1] = point[index][1];
			centroids[i][2] = point[index][2];
			//centroids[i][3] = point[i][3];
		}
		
		var change = true;//标志簇是否改变
		while (change==true)
		{
			change = false;
			for ( var i = 0; i < cnt; i++)
			{
				var mindist =  200000;
				var minindex = 0;
				//02.每个点找到离得最近的簇
				for (var j = 0; j < ks; j++)
				{
					var dis = Math.sqrt(Math.pow(point[i][0]-centroids[j][0],2)+Math.pow(point[i][1]-centroids[j][1],2)+
								Math.pow(point[i][2]-centroids[j][2],2));
					if (dis < mindist)
					{
						mindist = dis;
						minindex = j;
					}
				}
				if (layout[i][0] != minindex)
				{
					change = true;
					layout[i][0] = minindex;
					layout[i][1] = mindist;
				}
				
			}
			console.log(change);
			//03.更新簇
			var mysum = [];
			for (var i = 0; i < ks;i++)
			{
				mysum[i] = [];
				mysum[i][0] = 0;
				mysum[i][1] = 0;
				mysum[i][2] = 0;
				//mysum[i][3] = 0;
				mycnt[i] = 0;
			} 
			for ( var i = 0; i < cnt;i++)
			{
				for(var j = 0; j< ks; j++)
				{
					if(layout[i][0] == j)
					{
						mysum[j][0] += point[i][0];
						mysum[j][1] += point[i][1];
						mysum[j][2] += point[i][2];
						//mysum[j][3] += point[i][3];
						mycnt[j]++;
						break;
					}
				}
			}
			for(var i = 0; i < ks; i ++)//对于每个坐标每次都需要四舍五入取整数
			{
				centroids[i][0] = Math.round(mysum[i][0]/mycnt[i]);
				centroids[i][1] = Math.round(mysum[i][1]/mycnt[i]);
				centroids[i][2] = Math.round(mysum[i][2]/mycnt[i]);
				//centroids[i][3] = Math.round(mysum[i][3]/mycnt[i]);
			}
			
		}
		
		
		//记录颜色数组
		for (var i = 0; i < ks; i++)
		{
			colorList[i] = 'rgb('+centroids[i][0]+','+centroids[i][1]+','+centroids[i][2]+')';
			console.log(colorList[i]);
		}
		//聚类图显示
		centroids.length=0;
		point.length = 0;
		layout.length=0;
		mysum.length = 0;
		data.length = 0;
		changechart();
	}

	function Id(id){
		return document.getElementById(id);
	}
	function changeToop(){
		var file = document.getElementById("file");
		if(file.value==''){
			//设置默认图片
			img.src='images/01.jpg';
		}
		else{
			preImg("file");
		}
	}
	//得到打开图片地址
	function getFileUrl(fileId) {
		var url;
		var file = document.getElementById(fileId);
		var agent = navigator.userAgent;
		if (agent.indexOf("MSIE")>=1) {
			url = file.value;
		} 
		else if(agent.indexOf("Firefox")>0) {
			url = window.URL.createObjectURL(file.files.item(0));
		} 
		else if(agent.indexOf("Chrome")>0) {
		  url = window.URL.createObjectURL(file.files.item(0));
		}
		console.log(url);
		return url;
	}
	//读取图片后预览
	function preImg(fileId) {
		img.src = getFileUrl(fileId);
		
		console.log(img.src);
		img.onload=function(){
			myload();
		};
		myload();
	}
	//myload();
	//初次加载图片
	var img = new Image();
	img.onload=function(){
		myload();
	};
	var colorList = [];//记录簇的颜色
	var mycnt = [];//记录某种簇的个数
	var ks = 4; //设置kmeans的簇数 如果画出的图某些位置为空，说明初始点选择出现问题
	var myks = 4; //设置输入框的值，只有输入框的值与k相等才需要重新绘图，否则，改变簇数即可
	//给予图像初始化地址，刚开始展示该图
	img.src='images/01.jpg';
</script>

</body>
</html>

    实践效果：
    在这里插入图片描述

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    echarts javascript

  • 一种新的SAR图像目标检测像素聚类算法.pdf

     2021-08-18 23:55:55
    一种新的SAR图像目标检测像素聚类算法.pdf
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  • OpenCV and Python K-Means Color Clustering（图像像素聚类）

     千次阅读 2019-01-15 18:00:58
    OpenCV and Python K-Means Color Clustering（图像像素聚类） 英文原文 translator：aaron-clark-aic 简单讲，聚类就是将一组数据按照相识度分割成几类，也就是归类算法 k-means算法是一种简单的迭代型聚类算法 ...

    OpenCV and Python K-Means Color Clustering（图像像素聚类）

    英文原文

    translator：aaron-clark-aic

    简单讲，聚类就是将一组数据按照相识度分割成几类，也就是归类算法

    k-means算法是一种简单的迭代型聚类算法

    Python opencv中的k-mean聚类算法有现成的实现

    需要注意的是，对于图像聚类我们需要将图像矩阵转换为像素的列表

    # load the image and show it
image_base = cv.imread(".././img/base.jpg")

# reshape the image to be a list of pixels
image = image_base.reshape((image_base.shape[0] * image_base.shape[1], 3))

    调用聚类算法的实现，实现聚类

    k = 5 #聚类的类别个数
iterations = 4 #并发数4
iteration = 200 #聚类最大循环次数

clt = KMeans(n_clusters = k, n_jobs = iterations, max_iter = iteration) 
clt.fit(image)

    调用直方图算法的实现，统计出图像的聚类分布

    def centroid_histogram(clt):
    # grab the number of different clusters and create a histogram
    # based on the number of pixels assigned to each cluster
    numLabels = np.arange(0, len(np.unique(clt.labels_)) + 1)
    (hist, _) = np.histogram(clt.labels_, bins=numLabels)

    # normalize the histogram, such that it sums to one
    hist = hist.astype("float")
    hist /= hist.sum()

    # return the histogram
    return hist


def plot_colors(hist, centroids):
    # initialize the bar chart representing the relative frequency
    # of each of the colors
    bar = np.zeros((50, 300, 3), dtype="uint8")
    startX = 0

    # loop over the percentage of each cluster and the color of
    # each cluster
    for (percent, color) in zip(hist, centroids):
        # plot the relative percentage of each cluster
        endX = startX + (percent * 300)
        cv.rectangle(bar, (int(startX), 0), (int(endX), 50),
                      color.astype("uint8").tolist(), -1)
        startX = endX

    # return the bar chart
    return bar

hist = centroid_histogram(clt)
bar = plot_colors(hist, clt.cluster_centers_)

    完整代码

    在这里插入图片描述

    # import the necessary packages
from matplotlib import pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans
import cv2 as cv
import numpy as np


def centroid_histogram(clt):
    # grab the number of different clusters and create a histogram
    # based on the number of pixels assigned to each cluster
    numLabels = np.arange(0, len(np.unique(clt.labels_)) + 1)
    (hist, _) = np.histogram(clt.labels_, bins=numLabels)

    # normalize the histogram, such that it sums to one
    hist = hist.astype("float")
    hist /= hist.sum()

    # return the histogram
    return hist


def plot_colors(hist, centroids):
    # initialize the bar chart representing the relative frequency
    # of each of the colors
    bar = np.zeros((50, 300, 3), dtype="uint8")
    startX = 0

    # loop over the percentage of each cluster and the color of
    # each cluster
    for (percent, color) in zip(hist, centroids):
        # plot the relative percentage of each cluster
        endX = startX + (percent * 300)
        cv.rectangle(bar, (int(startX), 0), (int(endX), 50),
                      color.astype("uint8").tolist(), -1)
        startX = endX

    # return the bar chart
    return bar

# load the image and show it
image_base = cv.imread(".././img/base.jpg")

# reshape the image to be a list of pixels
image = image_base.reshape((image_base.shape[0] * image_base.shape[1], 3))

k = 5 #聚类的类别个数
iterations = 4 #并发数4
iteration = 200 #聚类最大循环次数

clt = KMeans(n_clusters = k, n_jobs = iterations, max_iter = iteration)
clt.fit(image)

hist = centroid_histogram(clt)
bar = plot_colors(hist, clt.cluster_centers_)

# show our color bart
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(211)
ax.imshow(image_base)
ax = fig.add_subplot(212)
ax.imshow(bar)
plt.show()

cv.waitKey(0)
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    python opencv

  • 超像素聚类_超类

     2020-09-14 03:44:11
    超像素聚类 Definition: 定义： A superclass is a class that has been extended by another class. It allows the extending class to inherit its state and behaviors. 超类是被另一个类扩展的类。 它...

    超像素聚类

    Definition:

    定义：

    A superclass is a class that has been extended by another class. It allows the extending class to inherit its state and behaviors.

    超类是被另一个类扩展的类。 它允许扩展类继承其状态和行为。

    Also Known As: base class, parent class

    也称为：基类，父类

    Examples:

    例子：

    Imagine you define a Person class:

    假设您定义了一个Person类： 

    public class Person
{
}

    A new class can be created by extending this class:

    可以通过扩展此类来创建一个新类： 

    public class Employee extends Person
{
}

    The Person class is said to be the superclass of the Employee class.

    据说Person类是Employee类的超类。

    翻译自: https://www.thoughtco.com/superclass-2034298

    超像素聚类

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    设计模式 python php unity java

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  • 基于像素聚类的苏木精-伊红染色的肝脏组织病理学图像的高通量脂肪定量

     2021-03-14 18:22:31
    基于像素聚类的苏木精-伊红染色的肝脏组织病理学图像的高通量脂肪定量
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    研究论文

  • 颜色聚类 Matlab：根据颜色计算像素簇。-matlab开发

     2021-06-01 12:07:48
    根据颜色计算像素簇。 该算法基于Orchard和Bouman描述的uopon二叉树量化技术。 该代码可用于生成混合高斯模型，用于基于图切割的图像分割算法。
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    matlab

  • Python图像聚类

     2019-03-05 10:22:28
    请结合本人该篇博客进行理解： https://blog.csdn.net/weixin_44344462/article/details/88169565
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  • 数据处理--图片像素点聚类

     千次阅读 2018-08-22 19:00:24
    原理： 将原图数据的像素点替换为分为聚类后的像素点，这些像素点其实就是将原数据的像素点分为16种后的像素点 result_img = centers[y_] 6）将聚类后的图片绘出来比较 注意：要将图片的数据进行形状...
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  • 单个种子点开始的区域生长代码（像素聚类区域生长）

     2011-11-25 09:45:45
    像素聚类区域成长法－－ 顾名思义，此方法从一个种子像素开始，通过如平均灰度，组织纹理及色彩等性质的判断，将具有类似性质的像素逐一纳入所考虑的区域中，使此区域由种子逐渐成长成一个性质相似的图像区块。...
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空空如也

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像素聚类

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