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  • 具体介绍基于聚类分割算法的思想和原理,并将包含的典型算法的优缺点进行介绍和分析。 经过比较后,归纳了在具体应用中如何对图像分割算法的抉择问题。近年来传统分割算法不断 被科研工作者优化和组合,相信会有更...
  • 彩色图像聚类分割

    千次阅读 2015-05-27 16:34:16
    基于聚类的彩色图像分割方法 二、实验目的:  采用聚类算法提取出图像中的真实目标,以便后续图像理解需要。 三、实验内容: 给定一幅灰度图像的图片,采用均值聚类算法将图像中的目标提取出来,以便...

    一、实验题目:

    基于聚类的彩色图像分割方法

    二、实验目的:

        采用聚类算法提取出图像中的真实目标,以便后续图像理解需要。

    三、实验内容:

    给定一幅灰度图像的图片,采用均值聚类算法将图像中的目标提取出来,以便后续目标识别图像理解的需要。

    四、预备知识:

    图像处理概论、均值聚类算法原理。

    五、实验原理:

    图像分割的本质是将图像分割成相互不相交的区域,有的区域表示图像目标信息,有的区域表示图像背景信息。图像分割方法众多,在实际应用中得到广泛应用的是阈值法和聚类分割法。本实验采用均值聚类算法实现图像分割,其聚类算法如下:

    C-均值聚类算法:

    1.条件及约定

    设待分类的模式特征矢量集为,类的数目是事先确定的。

    2.基本思路

    设方法取定类选取个初始聚类中心,按最小距离原则将各模式分配到类中的某一类,之后不断地计算类心和调整个模式的类别,最终使各模式到其判属类别中心的距离平方之和最小。

    3.算法步骤

    (1)任选个模式特征矢量作为初始聚类中心。

    (2)将待分类的模式特征矢量集中的模式逐个按最小距离原则分划给类中的某一类。

    (3)计算重新分类后的各类中心。  

    因为这一步采取平均的方法计算调整后各类的中心,且定为类,故称为-均值法。

    (4)如果,条件不成立转至(2)。

    应用C-均值聚类算法实现图像分割

    这里假设图像分割成个区域,其图像大小为的灰度图像,任意位置处的灰度值为。因此,灰度图像可采用集合方式描述为。假设灰度图像中最小灰度值为,最大灰度值为,其中任意灰度级出现的总个数记为且满足,这里表示给定灰度图像中所有灰度总个数。采用C-均值聚类算法分割图像的算法过程如下:

    这里强调的该分割算法考虑图像任意位置灰度值的大小,而没有考虑任意像素与其周围邻域像素之间的关系。

    步骤1:从从图像的RGB从0至255中任意选取个不同大小的值作为图像分割成类的中心值,即采用0至255的整数初始化的值。

    步骤2:将图像中所有不同位置像素的灰度值逐个按最小距离原则分划给类中的某一类,于是产生新的聚类。

    步骤3:计算重新分类后的各类中心

    因为这一步采取平均的方法计算调整后各类的中心,且定为类,故称为-均值法。

    (4)如果,则结束;否则,,转至步骤2。

    六、实验步骤:

    (1)   选取一幅将彩色图像的图片;

    (2)   读取图片内容像素值并存储于矩阵;

    (3)   采用C-均值聚类算法实现图像3类分割

    (4)   将输出中图像中1类区域像素置为[255 0 0]代表红,2类区域像素置为[0 255 0]代表绿,3类区域像素置为[0 0 255]代表蓝色;

    (5)   显示分割结果。

    七、思考题目:

        (1) 考虑像素与其邻域像素存在紧密的图像分割问题;

        (2) 考虑灰度图像如何分割的问题。

    部分代码:


    实验原图和结果:


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  • Kmeans聚类图像分割

    万次阅读 多人点赞 2015-09-29 21:37:08
    Kmeans是最简单的聚类算法之一,应用十分广泛,Kmeans以距离作为相似性的评价指标,其基本思想是按照距离将样本聚成不同的簇,两个点的距离越近,其...本文参考PRML一书,详细讲解Kmeans聚类原理以及图像分割应用。

      Kmeans是最简单的聚类算法之一,应用十分广泛,Kmeans以距离作为相似性的评价指标,其基本思想是按照距离将样本聚成不同的簇,两个点的距离越近,其相似度就越大,以得到紧凑且独立的簇作为聚类目标。本文参考PRML一书,详细讲解Kmeans聚类的原理以及图像分割应用。

    1. 基本原理

      给定D维欧几里得空间的一组数据{x1,...,xN},我们的任务是将该组数据聚成K个簇(聚类和分类的区别在于分类是有监督的,聚类是无监督的,根据任务设定聚类依据,此处假设聚类个数K是已知的)。不考虑问题背景,单纯从欧几里得空间的角度讲,我们应当将距离较近的点聚为一个簇,不同簇的点之间的距离较远。Kmeans聚类方法就是寻找K个聚类中心μk(k=1,...,K),将所有的数据分配到距离最近的聚类中心,使得每个点与其相应的聚类中心距离的平方和最小。
      我们引入二值变量rnk{0,1}来表示数据点xn对于聚类k的归属(其中n=1,...,N, k=1,...,K),如果数据点xn属于第k聚类,则rnk=1,否则为0。如此,我们便可定义如下损失函数:

    J=n=1Nk=1Krnkxnμk2(1)

    该问题的目标就是寻找使得损失函数J最小的所有数据点的归属值{rnk}和聚类中心{μk}。Kmeans算法提供了一种迭代求解方法,在每次迭代中交替优化rnkμk
      第一步,随机选择聚类中心μk的初始值,求取使损失函数J最小的数据点的归属值rnk。由(1)式容易看出,给定xnμk的值,损失函数Jrnk的线性函数,而且,由于xn之间是相互独立的,所以对于每一个n,我们只需将该点分配到距离最近的聚类中心,即
    rnk={10if k=argminjxnμj2otherwise(2)
      第二步,固定已求得的rnk,再求取使损失函数J最小的聚类中心μk。给定rnk的值,损失函数Jμk的二次函数,令Jμk的导数为0,我们有
    n=1Nrnk(xnμk)=0(3)

    那么μk的取值为
    μk=nrnkxnnrnk(4)
    对于第k个聚类,rnk取1的个数就是属于该聚类的点的个数,因此,μk等于属于该聚类的点均值。
     如此迭代该两阶段优化问题直至收敛,Kmeans的实现过程大致表示如下:
    (1) 随机选取K个初始聚类中心;
    (2) 计算每个样本到各聚类中心的距离,将每个样本归到其距离最近的聚类中心;
    (3) 对每个簇,以所有样本的均值作为该簇新的聚类中心;
    (4) 重复第(2)~(3)步,直到聚类中心不再变化或达到设定的迭代次数。
      图1为Kmeans算法的实现过程图示,以二聚类为例,首先随机选择两个聚类中心,根据距离将所有的点聚为两个簇(如图1(2)),然后将两个簇以其均值作为新的聚类中心重新聚类。如此迭代,由图可知,经过4次循环,聚类中心不再变化,便完成对该组数据的聚类。由图1(1)可知,初始聚类中心选在了一个簇中,事实上,如果初始聚类中心选择合适,Kmeans聚类收敛速度会非常快,极端情况是,聚类中心恰巧选在了每个簇的中心,无需迭代该聚类问题就已经完成。

    图1 Kmeans聚类过程图示

    2. 图像分割应用

      彩色图像中的每一个像素是三维空间中的一个点,三维对应红、绿、蓝三原色的强度,基于Kmeans聚类算法的图像分割以图像的像素为数据点,按照指定的簇数进行聚类,然后将每个像素点以其对应的聚类中心替代,重构该图像。如图2所示,不同的聚类簇数呈现不同的色彩特征。


    图2 Kmeans用于图像分割

    3. Kmeans聚类的缺点

      1) 聚类簇数K没有明确的选取准则,但是在实际应用中K一般不会设置很大,可以通过枚举法,比如令K从2到10。其实很多经典方法的参数都没有明确的选取准则,如PCA的主元个数,可以通过多次实验或者采取一些小技巧来选择,一般都会达到很好的效果。
      2) 从Kmeans算法框架可以看出,该算法的每一次迭代都要遍历所有样本,计算每个样本到所有聚类中心的距离,因此当样本规模非常大时,算法的时间开销是非常大的。
      3) Kmeans算法是基于距离的划分方法,只适用于分布为凸形的数据集,不适合聚类非凸形状的类簇,如图3所示。


    图3 Kmeans聚类的缺点

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  • Mean Shift(均值漂移)是基于密度的非参数聚类算法,其算法思想是假设不同簇类的数据集符合不同的概率密度分布,找到任一样本点密度增大的最快...Mean Shift在计算机视觉领域的应用非常广,如图像分割聚类和视频...

    Mean Shift(均值漂移)是基于密度的非参数聚类算法,其算法思想是假设不同簇类的数据集符合不同的概率密度分布,找到任一样本点密度增大的最快方向(最快方向的含义就是Mean Shift),样本密度高的区域对应于该分布的最大值,这些样本点最终会在局部密度最大值收敛,且收敛到相同局部最大值的点被认为是同一簇类的成员。

    Mean Shift在计算机视觉领域的应用非常广,如图像分割,聚类和视频跟踪,小编曾经用Mean Shift实现目标跟踪,效果还不错。本文详细的总结了Mean Shift算法原理。

    目录

    1.核密度估计

    2.Mean Shift算法

    3.图解Mean Shift算法

    4.带宽对Mean Shift算法的影响

    5.图像分割

    6.聚类

    7.Mean Shift算法优缺点

    1.核密度估计

    Mean Shift算法用核函数估计样本的密度,最常用的核函数是高斯核。它的工作原理是在数据集上的每一个样本点都设置一个核函数,然后对所有的核函数相加,得到数据集的核密度估计(kernel density estimation)。

    假设我们有大小为n的d维数据集f887b3b6867122f13e747ee9c7851bf4.png,核函数K的带宽为参数h。

    数据集的核密度估计:

    f273019fcc5eb76be32f4bf4b8274ae3.png

    其中K(x)是径向对称函数(radially symmetric kernels),定义满足核函数条件的K(x)为:

    1ff8696758e85ad094994f1f439f9576.png

    其中系数7bddec2130ae3b22e35e0945a0d8d6bb.png是归一化常数,使K(x)的积分等于1。

    如下图,我们用高斯核估计一维数据集的密度,每个样本点都设置了以该样本点为中心的高斯分布,累加所有的高斯分布,得到该数据集的密度。

    d0c079b6f0b68fb32c285338a069abd8.png

    其中虚线表示每个样本点的高斯核,实线表示累加所有样本高斯核后的数据集密度。因此,我们通过高斯核来得到数据集的密度。

    2.Mean Shift算法

    Mean Shift算法的基本目标是将样本点向局部密度增加的方向移动,我们常常所说的均值漂移向量就是指局部密度增加最快的方向上节介绍了通过引入高斯核可以知道数据集的密度,梯度是函数增加最快的方向,因此,数据集密度的梯度方向就是密度增加最快的方向

    由上节可知,数据集密度:

    1a77d61eff529ba6838d8b7dd7d35fb4.png

    上式的梯度为:

                 5457fc063538ebe4ed3894a35b898be8.png

    其中dabbde02238012b6e752f877112eafa6.png,上式的第一项为实数值,因此第二项的向量方向与梯度方向一致,第二项的表达式为:

    b29a5f2abce71e131fa994e327c4672a.png

    上式的含义就是本篇文章的主题:均值漂移。由上式推导可知:均值漂移向量所指的方向是密度增加最大的方向。

    因此,Mean Shift算法流程为:

    (1)计算每个样本的均值漂移向量b08f3e636a5e4f97a6344ebccec16a63.png

    (2)对每个样本点以b08f3e636a5e4f97a6344ebccec16a63.png进行平移,即:

    7eb3d48585d6cf5f72f39e7b338d7c7c.png

    (3)重复(1)(2),直到样本点收敛,即:

    7f5355f70f3c6cc9afa3ebd32dc99707.png

    (4)收敛到相同点的样本被认为是同一簇类的成员

    4.带宽对Mean Shift算法的影响

    Mean Shift通过带宽来调节簇类的个数,本节用核概率密度的角度去理解带宽对Mean Shift算法的影响。

    如下图是一维数据集的核概率密度,其中虚线表示每个样本的核函数,实线是每个样本的核函数进行叠加,表示数据集的概率密度。该数据集的概率密度只有一个局部最大值,因此,mean shift算法的簇类个数是1

    d0c079b6f0b68fb32c285338a069abd8.png

    若我们设置带宽的值接近于0,那么数据集样本的核函数类似于冲激函数,如下图:

    e3d005e4b5a9b4e007de211553e5daad.png

    累加每个样本的核函数,得数据集的概率密度:

    b86391bcedb9c5735c14ef16d156a2a5.png

    如上图,当带宽的值接近于0时,数据集的概率密度有5个局部最大值,mean shift算法的簇类个数是5因此带宽决定了数据集的概率密度,进而影响了聚类结果。

    5.图像分割

    mean shift通过对像素空间进行聚类,达到图像分割的目的。

    我们对下图进行图像分割:

    be9d5597158f8f2061452fcdd9b32e8e.png

    我们对上图的像素点映射为RGB三维空间:

    26cda1b12648316997c241b919d11b45.png

    然后运行mean shift算法,使用带宽为25的高斯核,如下gif给出每个样本收敛到局部最大核密度的过程:

    06bea7778e64a4a70bef1702028b7b95.gif

    每个样本点最终会移动到核概率密度的峰值,移动到相同峰值的样本点属于同一种颜色,下图给出图像分割结果:

    edeeea57cd2804b63779d6787776d711.png

    图像分割代码请参考github:

    https://github.com/mattnedrich/MeanShift_py。

    6.聚类

    我们构建1000例4个簇类的样本数据:

    #%% 产生样本数据from sklearn.datasets import make_blobsfrom itertools import cyclefrom sklearn.cluster import MeanShift, estimate_bandwidthcenters = [[1, 1], [-.75, -1], [1, -1], [-3, 2]]X, _ = make_blobs(n_samples=10000, centers=centers, cluster_std=0.6)

    利用函数estimate_bandwidth估计核函数的带宽:

    bandwidth = estimate_bandwidth(X, quantile=.1,n_samples=500)

    运行mean shift算法,并可视化聚类结果:

    20e9b9c49351f831c8013c5c7bbf398a.png

    8.Mean Shift算法的优缺点

    优点:

    不需要设置簇类的个数;

    可以处理任意形状的簇类;

    算法只需设置带宽这一个参数,带宽影响数据集的核密度估计

    算法结果稳定,不需要进行类似K均值的样本初始化

    缺点:

    聚类结果取决于带宽的设置,带宽设置的太小,收敛太慢,簇类个数过多;带宽设置的太大,一些簇类可能会丢失。

    对于较大的特征空间,计算量非常大。

    参考:

    https://spin.atomicobject.com/2015/05/26/mean-shift-clustering/

    http://efavdb.com/mean-shift/

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  • 运用K-means算法进行图像分割, K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法,采用距离作为相似性的评价指标,即认为两个对象的距离越近,其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的,因此把得到紧凑且独立...
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  • kmeans作为一种聚类算法,可以将数据贴以标签,进而进行数据或图像的数据聚类. 算法原理 Step 1 :从数据集中随机选取一个样本点作为初始聚类中心C1; Step 2:首先计算每个样本与当前已有聚类中心之间的最短距离...

    简介

    kmeans作为一种聚类算法,可以将数据贴以标签,进而进行数据或图像的数据聚类.

    算法原理

    Step 1 :从数据集中随机选取一个样本点作为初始聚类中心C1;
    Step 2:首先计算每个样本与当前已有聚类中心之间的最短距离(即最近的聚类中心的距离),用D(x)表示;接着计算每个样本点被选为下一个聚类中心的概率D(x)2∑ni=1D(xi)2。最后,按照轮盘法选择出下一个聚类中心;
    Step 3:重复第2步知道选择出K个聚类中心;

    之后的步骤同原始K-means聚类算法相同;

    其中详情可以参考:https://blog.csdn.net/the_lastest/article/details/78288955
    也可以参考一个有趣博文: 点此

    实际上就是去不断的去寻找几个适合的中心点(离各个点都比较近),给每个中心点周围的点贴以标签,这样就可以区别分类数据

    kmeans

    函数详解

    C++: doublekmeans(InputArraydata, 
    int K,
     InputOutputArray bestLabels, 
     TermCriteriacriteria,
     int attempts, int flags,
     OutputArraycenters=noArray() )
    

    data:输入样本,要分类的对象Mat,浮点型,每行一个样本(我要对颜色分类则每行一个像素,RGB图像有三个通道);

    K: 类型数目;

    bestLabels: int Mat,每个样本对应一个类型 label
    TermCriteria criteria:结束条件(最大迭代数和理想精度)
    int attempts:根据最后一个参数确定选取的最理想初始聚类中心(选取attempt次初始中心,选择compactness最小的)
    int flags :

    • KMEANS_RANDOM_CENTERS 随机选取初始化中心点
    • KMEANS_PP_CENTERS 自动选取算法
    • KMEANS_USE_INITIAL_LABELS 用户自定义但是如果此时的attempts大于1,则后面的聚类初始点依旧使用随机的方式

    代码

    # include<opencv2\opencv.hpp>
    # include <iostream>
    
    using namespace std;
    using namespace cv;
    
    int main(int argc, char** argv) {
    	Mat img(500, 500, CV_8UC3);
    	RNG rng(12345);
    
    	Scalar colortab[] = {    //用于不同的标签数据
    		Scalar(0,0,255),
    		Scalar(0,255,0),
    		Scalar(255,0,0),
    		Scalar(0,255,255),
    		Scalar(255,0,255)
    	};
    
    	int numCluster = rng.uniform(2, 5);
    	printf("number of clusters:%d\n", numCluster);
    
    	int sampleCount = rng.uniform(5, 1000);
    	Mat points(sampleCount, 1, CV_32FC2);
    	Mat labels;
    	Mat centers;
    
    	//生成随机数
    	for (int k = 0; k < numCluster; k++) {
    		Point center;
    		center.x = rng.uniform(0, img.cols);
    		center.y = rng.uniform(0, img.rows);
    		Mat pointChunk = points.rowRange(k*sampleCount / numCluster,        //Mat的rowRange和colRange函数可以获取某些范围内行或列的指针
    			k == numCluster - 1 ? sampleCount : (k + 1)*sampleCount / numCluster);
    		rng.fill(pointChunk, RNG::NORMAL, Scalar(center.x, center.y), Scalar(img.cols*0.05, img.rows*0.05));//用随机数填充矩阵 
    	}
    	randShuffle(points, 1, &rng);//将原数组打乱
    
    	//使用Kmeans
    	kmeans(points, numCluster, labels, TermCriteria(TermCriteria::EPS + TermCriteria::COUNT, 10, 0.1), 3, KMEANS_PP_CENTERS, centers);
    
    	//用不同颜色显示分类
    	img = Scalar::all(255);
    	for (int i = 0; i < sampleCount; i++) {
    		int index = labels.at<int>(i);     //这里labels中的每个i表示每个聚类的标签
    		Point p = points.at<Point2f>(i);
    		circle(img, p, 2, colortab[index], -1, 8);   //显示每个聚类的颜色不同
    	}
    	//以每个聚类的中心绘制圆
    	for (int i = 0; i < centers.rows; i++) {
    		int x = centers.at<float>(i, 0);
    		int y = centers.at<float>(i, 1);
    		circle(img, Point(x, y), 40, colortab[i], 2, 8, 0);
    	}
    	imshow("Kmeans_Data", img);
    	waitKey(0);
    	return 0;
    }
    

    对于图片数据来说,它的每个像素点(RGB有三个)

    // 问题 kmeans函数中的 labels的结构
    // 使用 index = row * width + col 岂不是多此一举?
    // 不明白Kmeans函数在使用时对于图像像素的计算是不是以像素的大小来计算中心值的?
    
    
    
    
    # include<opencv2\opencv.hpp>
    # include <iostream>
    using namespace std;
    using namespace cv;
    
    Scalar colortab[] = {
    	Scalar(0,0,255),
    	Scalar(0,255,0),
    	Scalar(255,0,0),
    	Scalar(0,255,255),
    	Scalar(255,0,255)
    };
    int main(int argc, char** argv) {
    	Mat src, dst;
    	src = imread("E:/tuku/koutu.jpg");
    	if (src.empty()) {
    		cout << "can't find this picture...";
    		return -1;
    	}
    	imshow("input", src);
    
    	int width = src.cols;
    	int height = src.rows;
    	int dims = src.channels();
    	cout << dims;
    
    	//初始化定义
    	int sampleCount = width * height;
    	int clusterCount = 4;
    	Mat points(sampleCount,dims, CV_32F, Scalar(10));
    	Mat labels;
    	Mat center(clusterCount, 1, points.type());
    	//把RBG数据转换到样本数据
    	int index = 0;
    	/*for (int row = 0; row < height; row++) {
    		for (int col = 0; col < width; col++) {
    			index = row * width + col;               //这里很不理解为什么要这么做,    自我理解:一次前进一个单位的width 直到row==height是可以跑满src的一个row
    			Vec3b bgr = src.at<Vec3b>(row, col);     //将图像的像素存取到数据中
    			points.at<float>(index, 0) = static_cast<int>(bgr[0]);
    			points.at<float>(index, 1) = static_cast<int>(bgr[1]);
    			points.at<float>(index, 2) = static_cast<int>(bgr[2]);
    		}
    	}*/
    	//初始化定义的另一个做法
    	Mat data;
    	for (int row = 0; row < height; row++) {
    		for (int col = 0; col < width; col++) {
    			Vec3b brgtow= src.at<Vec3b>(row, col);
    			Mat tem= (Mat_<float>(1, 3) << brgtow[0], brgtow[1], brgtow[2]);
    			data.push_back(tem);
    		}
    	}
    	
    	//L-kmeans
    	TermCriteria criteria = TermCriteria(TermCriteria::COUNT + TermCriteria::EPS, 10, 0.1);
    	kmeans(data, clusterCount, labels, criteria, 3, KMEANS_PP_CENTERS, center);//若用方法2 只将 points改成data就行
    
    	//显示分割图像
    	Mat result = Mat::zeros(src.size(), src.type());
    	for (int row = 0; row < height; row++) {
    		for (int col = 0; col < width; col++) {
    			index = row * width + col;
    			int label = labels.at<int>(index,0);   
    			//  int clusterIdx = labels.at<int>(n);
    			//pic.at<Vec3b>(i, j) = colorTab[clusterIdx];
    			//n++;  写成这样我才能理解
    			result.at<Vec3b>(row, col)[0] = colortab[label][0];
    			result.at<Vec3b>(row, col)[1] = colortab[label][2];
    			result.at<Vec3b>(row, col)[2] = colortab[label][1];
    		}
    	}
    	imshow("result", result);
    	waitKey(0);
    	return 0;
    }
    

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    在通过像素进行图像分割时遇到的问题希望看到这篇文章的你可以不吝赐教 .
    感谢

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  • OpenCV之kmeans聚类图像分割

    千次阅读 2019-06-18 10:04:44
    kmeans聚类是一个高效的非监督聚类方法,我们先来看看基本原理是什么。 1.如果给一堆点进行二分类问题,在已有数据中随机抽取两个点或者随机新建两个点,分别记为A、B类重心。 2.计算每一个点到这两个点的距离,将...
  • 使用K-means聚类方法分割图像

    千次阅读 2019-04-22 21:18:15
    使用C++、opencv中的Kmeans进行图像分割 K-means算法的原理 K-means算法是基于距离相似性的聚类算法,通过比较样本之间的相似性,将形式的样本划分到同一个类别中,K-Means算法的基本过程为: 初始化常数 ,随机...
  • Meanshift算法及实现,把Meanshift的原理说的很清楚
  • 近年来,随着深度学习在图像视觉领域的发展,一类基于单纯的深度学习模型的点云目标检测方法被提出和应用,本文将详细介绍其中一种模型——SqueezeSeg,并且使用ROS实现该模型的实时目标检测。传统方法VS深度学习...
  • 直接上代码,原理大家都可以查到 注意:以下img自己加载即可,我是事先把图片转换成了单通道的Array形式,并且我的img是归一化后在0-1的。生成的label只有0,1两个值。 import cv2 import numpy as np def seg_...
  • [opencv]K-means聚类算法分割图像

    万次阅读 2016-03-04 17:43:41
    算法原理: (1)从N个数据对象中取K个点作为聚类中心。 (2)计算N个数据对象到各个聚类中心的距离,将N个数据对象划分到距离最近的中心,形成K个聚类。 (3)计算每个聚类的中心,将新的中心代替原来的中心。 (4)检查新老...
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  • Fuzzy C-mean(FCM,模糊C均值)聚类: N个样本,将它们聚类到C个集合中,使得目标函数J(u)最小 其中,uij指的是第i个样本xi属于第j个聚类中心点cj的概率值,取值范围[0.0-1.0]。cj是聚类中心点。 显然,对于以上...
  • 基于K-means聚类算法的图像分割 算法的基本原理:  基于K-means聚类算法的图像分割图像中的像素为数据点,按照指定的簇数进行聚类,然后将每个像素点以其对应的聚类中心替代,重构该图像。 算法步骤: ①随机选取...
  • 一、什么是分割1.模型问题2.基于聚类的分割二、人类视觉:分类和格式塔原理三、镜头的边界检测和...使用K-均值算法的聚类和分割五、基于图论的聚类分割1.图论术语2.方法概述3.相似性度量4.特征向量和分割5.归一化切分
  • 聚类分割算法是图像处理中的基本操作,文件中包含了使用模糊C-均值实现聚类分割的算法原理以及MAtlab源程序 聚类分割算法是图像处理中的基本操作,文件中包含了使用模糊C-均值实现聚类分割的算法原理以及MAtlab源...
  • 以识别岩石CT图像中的岩石区、损伤区及背景区为目的,提出了一种聚类算法与数字图像处理技术相结合的方法,该方法根据"物以类聚"的统计原理,按距离相近或相似程度对岩石CT图像中的像素进行标定,从而实现图像分割及量化...

空空如也

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聚类分割图像原理