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  • 只要装有matlab就能跑通代码,采用的均值漂移(mean shift)方法进行图像分割。
  • 利用Mean Shift(均值漂移)算法对Car_Data文件夹中的视频帧序列实现目标跟踪,待跟踪的目标为场景中的车辆,初始目标位置标定需手工标定,(该视频序列中目标尺度没有很大变化,故在实现算法中只考虑单一尺度即可,...
  • 文档为均值漂移算法的matlab代码,可以用于数据聚类分析
  • meanShift均值漂移图像分割方法C++代码_亲测可用
  • 针对经典K均值聚类算法需要事先给定量化数目和量化时间长的问题,提出了一种融合均值漂移和改进的K均值聚类的颜色量化算法。首先把图像从RGB空间转化到Munsell空间,然后依据均值漂移算法以及NBS距离与人类视觉对颜色...
  • 基于OpenCV的均值漂移滤波实现
  • 实现将一个有限自动机极小化是一个困难的问题。通过零状态考虑了一类(r,t)阶存贮拟线性有限自动机极小化的判断方法,给出了极小线性有限自动机的描述,最后给出了基于系数矩阵的极小化算法实现。
  • 均值漂移-源码

    2021-02-13 22:06:10
    均值漂移
  • 均值漂移的MATLAB程序

    2013-11-12 09:34:44
    一个小的均值漂移算法的MATLAB程序,供大家参考一下
  • 均值漂移算法总结

    2013-12-06 09:10:17
    将传统均值漂移算法进行改进,针对有遮挡,目标快速变化以及目标尺度变化等情况进行改进
  • Meanshift均值漂移C++代码,包含matlab和opencv两个版本
  • 为了获得更精细的边缘分类结果, 考虑像素之间的空间相关性, 采用均值漂移聚类分割获取像素的空间关系, 通过统计聚类区域像素概率的和最大、方差最小的方法确定该区域对象的类别;选取典型地区的影像进行分类实验, 并...
  • 均值漂移图像分割

    2012-07-15 18:43:27
    均值漂移最早是由Fukunaga首先提出来的,在图像分割和目标跟踪中均有广泛的应用,均值漂移是基于非参数核密度估计理论的特征空间分析技术,当给定某一概率密度函数,均值漂移可以根据该函数的采样数据来确定其局部极...
  • 均值漂移算法meanshiftTrack 一、实验内容 完成基于 MeanShift 的目标跟踪算法,红框标出目标区域实现实时追踪。 二、算法原理 1.在当前帧,计算候选目标的特征 2.计算候选目标与初始目标的相似度 3.计算权值 4....
  • 针对不可分辨群目标跟踪算法中群合并、交叉及分裂前后群目标数出现漏估及量测划分数多、计算量大两个问题,提出一种基于均值漂移(MS)和双层群结构(BGS)模型的群目标高斯混合概率假设密度(GMPHD)滤波算法.该算法采用MS...
  • opencv实现均值漂移分割方法
  • 采用均值漂移算法对图像进行聚类分割,并对均值漂移的高斯核函数进行了改造,使算法对噪声有更好的平滑作用,对非噪声区域有更准确的分割效果。实验结果表明,改进的算法对噪声污染的图像有更好的抗噪能力,分割也...
  • 均值漂移目标跟踪算法,选定目标后,一直跟踪目标
  • R中的均值漂移聚类算法 在Iris数据库中应用均值漂移模型(msClustering),使用绘图库以图形方式显示此算法中生成的聚类。 与Kmeans(K平均值)不同,我们没有定义聚类的数量,该算法处理这种分类。
  • 实现MeanShift均值漂移图像分割MATLAB代码
  • 均值偏移GPU 均值漂移聚类的 OpenCL 实现
  • 均值漂移聚类算法 聚类算法-均值漂移算法 (Clustering Algorithms - Mean Shift Algorithm) Advertisements 广告 Previous Page 上一页 Next Page 下一页 均值漂移算法简介 (Introduction to Mean-...
    均值漂移聚类算法

    均值漂移聚类算法

    聚类算法-均值漂移算法 (Clustering Algorithms - Mean Shift Algorithm)

    均值漂移算法简介 (Introduction to Mean-Shift Algorithm)

    As discussed earlier, it is another powerful clustering algorithm used in unsupervised learning. Unlike K-means clustering, it does not make any assumptions; hence it is a non-parametric algorithm.

    如前所述,它是在无监督学习中使用的另一种强大的聚类算法。 与K均值聚类不同,它没有做任何假设; 因此它是一种非参数算法。

    Mean-shift algorithm basically assigns the datapoints to the clusters iteratively by shifting points towards the highest density of datapoints i.e. cluster centroid.

    均值漂移算法基本上是通过将数据点移向最高密度的数据点(即群集质心)来迭代地将数据点分配给群集。

    The difference between K-Means algorithm and Mean-Shift is that later one does not need to specify the number of clusters in advance because the number of clusters will be determined by the algorithm w.r.t data.

    K-Means算法和Mean-Shift算法之间的区别在于,后一种算法无需提前指定聚类数,因为聚类数将由算法的数据确定。

    均值漂移算法的工作 (Working of Mean-Shift Algorithm)

    We can understand the working of Mean-Shift clustering algorithm with the help of following steps −

    通过以下步骤,我们可以了解Mean-Shift聚类算法的工作原理:

    • Step 1 − First, start with the data points assigned to a cluster of their own.

      步骤1-首先,从分配给它们自己的群集的数据点开始。

    • Step 2 − Next, this algorithm will compute the centroids.

      步骤2-接下来,此算法将计算质心。

    • Step 3 − In this step, location of new centroids will be updated.

      步骤3-在此步骤中,新质心的位置将被更新。

    • Step 4 − Now, the process will be iterated and moved to the higher density region.

      步骤4-现在,该过程将被迭代并移至更高密度的区域。

    • Step 5 − At last, it will be stopped once the centroids reach at position from where it cannot move further.

      步骤5-最后,一旦质心到达无法继续移动的位置,它将停止。

    用Python实现 (Implementation in Python)

    It is a simple example to understand how Mean-Shift algorithm works. In this example, we are going to first generate 2D dataset containing 4 different blobs and after that will apply Mean-Shift algorithm to see the result.

    这是一个了解均值漂移算法工作原理的简单示例。 在此示例中,我们将首先生成包含4个不同Blob的2D数据集,然后将应用Mean-Shift算法查看结果。

    
    %matplotlib inline
    import numpy as np
    from sklearn.cluster import MeanShift
    import matplotlib.pyplot as plt
    from matplotlib import style
    style.use("ggplot")
    from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs
    centers = [[3,3,3],[4,5,5],[3,10,10]]
    X, _ = make_blobs(n_samples = 700, centers = centers, cluster_std = 0.5)
    plt.scatter(X[:,0],X[:,1])
    plt.show()
    
    
    Red Dots
    
    ms = MeanShift()
    ms.fit(X)
    labels = ms.labels_
    cluster_centers = ms.cluster_centers_
    print(cluster_centers)
    n_clusters_ = len(np.unique(labels))
    print("Estimated clusters:", n_clusters_)
    colors = 10*['r.','g.','b.','c.','k.','y.','m.']
    for i in range(len(X)):
        plt.plot(X[i][0], X[i][1], colors[labels[i]], markersize = 3)
    plt.scatter(cluster_centers[:,0],cluster_centers[:,1],
        marker=".",color='k', s=20, linewidths = 5, zorder=10)
    plt.show()
    
    

    Output

    输出量

    
    [[ 2.98462798 9.9733794 10.02629344]
    [ 3.94758484 4.99122771 4.99349433]
    [ 3.00788996 3.03851268 2.99183033]]
    Estimated clusters: 3
    
    
    Mix Dot

    的优点和缺点 (Advantages and Disadvantages)

    优点 (Advantages)

    The following are some advantages of Mean-Shift clustering algorithm −

    以下是Mean-Shift聚类算法的一些优点-

    • It does not need to make any model assumption as like in K-means or Gaussian mixture.

      它不需要像K-means或高斯混合中那样做出任何模型假设。

    • It can also model the complex clusters which have nonconvex shape.

      它还可以对具有非凸形状的复杂簇进行建模。

    • It only needs one parameter named bandwidth which automatically determines the number of clusters.

      它只需要一个名为带宽的参数即可自动确定群集数。

    • There is no issue of local minima as like in K-means.

      像K-means一样,没有局部最小值的问题。

    • No problem generated from outliers.

      异常值不会产生任何问题。

    缺点 (Disadvantages)

    The following are some disadvantages of Mean-Shift clustering algorithm −

    以下是Mean-Shift聚类算法的一些缺点-

    Mean-shift algorithm does not work well in case of high dimension, where number of clusters changes abruptly.

    在集群数量突然变化的高维情况下,均值漂移算法不能很好地工作。

    • We do not have any direct control on the number of clusters but in some applications, we need a specific number of clusters.

      我们无法直接控制集群的数量,但是在某些应用程序中,我们需要特定数量的集群。

    • It cannot differentiate between meaningful and meaningless modes.

      它无法区分有意义的模式和无意义的模式。

    翻译自: https://www.tutorialspoint.com/machine_learning_with_python/clustering_algorithms_mean_shift_algorithm.htm

    均值漂移聚类算法

    展开全文
  • 针对经典均值漂移跟踪算法采用单一的颜色特征对目标进行跟踪检测存在的不足.提出一种将纹理特征与颜色特征相结合的改进均值漂移目标跟踪算法.该算法首次提出特征联合相似度的概念,通过均值漂移算法联合相似度的...
  • code1采用均值漂移聚类分割,但是需要设置半径,里面还有一个根据连通区域分割,可以不用设置参数就可以分割,里面还有另外一个均值漂移聚类分割,欢迎学习
  • 在普通的线性回归模型中,数据删除模型与均值漂移模型是具有等价性的,文章利用线性模型的最小二乘参数估计方法,将此等价性推广至具有附加信息的线性模型中.
  • 详细见:http://blog.csdn.net/fred_yang2013/article/details/11489245
  • 均值漂移带宽选取新方法及其在分割肺结节中的应用
  • 文件中包含了多个均值漂移和归一化割的MATLAB程序,均可直接运行(按照说明文件调用)。欢迎下载、欢迎评价。
  • 均值漂移滤波

    2021-03-28 15:26:21
    前面我们学习了均值漂移算法。这里介绍下均值漂移不连续性保持滤波。设xi是d维原始图像中的点 1、对于每个图像像素xi,初始化步数j=1,yi,1=xi。 2、计算yi,j+1,直到收敛于yi,con。 3、在xi处滤波后的像素值被...

    基本原理

    前面我们学习了均值漂移算法。这里介绍下均值漂移不连续性保持滤波。设xi是d维原始图像中的点
    1、对于每个图像像素xi,初始化步数j=1,yi,1=xi。
    2、计算yi,j+1,直到收敛于yi,con。
    3、在xi处滤波后的像素值被赋值为收敛点 yi,con的像素值

    示例演示

    OpenCV提供了pyrMeanShiftFiltering。

    void pyrMeanShiftFiltering(InputArray src, OutputArray dst, double sp, 
                               double sr, int maxLevel=1, 
                               TermCriteria termcrit=
    TermCriteria(TermCriteria::MAX_ITER+TermCriteria::EPS, 5, 1) )
    参数
    src      —— 源83通道图像。
    dst      —— 与源格式和大小相同的目标图像。
    sp       —— 空间半径。
    sr       —— 颜色距离。
    maxLevel —— 选填。金字塔的最大级别。
    termcrit —— 选填。终止标准:何时停止均值漂移迭代。
    

    pyrMeanShiftFiltering会多出一个maxLevel参数。当maxLevel>0时,将建立maxLevel+1级别的高斯金字塔(gaussian pyramid),并且上面(均值偏移)的过程首先在最小的层上运行。之后,结果将传递到较大的图层,并且仅在图层颜色与金字塔的较低分辨率图层(上一层)相差超过自定义颜色距离的那些像素上再次运行迭代。这使得颜色区域的边界更加清晰。

    #include <opencv2/opencv.hpp>
    
    using namespace cv;
    void callback(int, void*);
    
    int spatialRad = 50;  // 空间窗口半径
    int colorRad = 50;   // 色彩距离
    int maxPyrLevel = 2;  // 高斯金字塔层数
    
    int main()
    {
    	Mat img = imread("D:\\TestData\\lena.jpg"); //读入图像  
    	imshow("srcImg", img);
    
    	// 拉动条
    	namedWindow("param");
    	createTrackbar("sr", "param", &spatialRad, 50, callback, (void *)&img);
    	createTrackbar("cr", "param", &colorRad, 50, callback, (void *)&img);
    
    	// 初始化
    	callback(0, (void *)&img);
    
    	// 等待退出
    	waitKey(0);
    	destroyAllWindows();
    
    	return 0;
    }
    
    // 拖动条call函数
    void callback(int, void* param) {
    	Mat &img = *(Mat*)param; // 指针类变换
    	Mat res; // 结果图
    	pyrMeanShiftFiltering(img, res, spatialRad, colorRad, maxPyrLevel); // 均值漂移滤波
    
    	// 显示
    	imshow("Result", res);
    }
    

    运行结果

    在这里插入图片描述

    参考资料

    • 《图像处理、分析与机器视觉》[M]
    展开全文
  • 基于均值漂移和图割的肺结节检测方法,白冰,裴晓敏,肺结节的自动检测是肺癌计算机辅助诊断的关键和难点。提出一种基于均值漂移(Meanshift)和图割的肺结节自动检测方法。首先,利用Mea

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