opencv Kmeans之图像分割

该程序利用OpenCV中的K均值聚类函数Kmeans2对图像进行颜色聚类，达到分割的目的。 编写此函数的目的是：Kmeans2函数的用法有些难掌握，参考资料少，尤其是对图像进行操作的例子少，我找了很久也找不到, 找到的例子也运行不了，今天终于自己搞定了，想给大家分享一下，供大家参考，节省大家利用Kmeans2进行图像方面开发的时间 ,少走一些弯路。 本例子对印章图像sample.bmp进行颜色聚类 运行此程序一定要配置好OpenCv环境啊！！！

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...

K-means ①无监督学习方法 ②分类问题，输入分类数目，初始化中心位置 ③硬分类方法，以距离度量 ④迭代分类为聚类 过程: 初始化中心位置 对各个数据点,计算与它们到每个中心点的距离,把它归为与之最近中心点 重新计算中心点,中心点位置发生变化 执行多个迭代之后,RSS收敛满足,得到最终分类 Kmeans( InputArray data, InputOutputArray bestLabels, TermCriteria criteria, int attempts, int flags, OutputArray centers=noArray()); #include #includ

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的簇作为最终目标。 k个初始类聚类中心点的选取对聚类结果具有较大的 公式 公式 影响，因为在该算法第一步中是随机的选取任意k个对象作为初始聚类的中心，初始地代表一个簇。该算法在每次迭代中对数据集中剩余的每个对象，根据其与各个簇中心的距离将每个对象重新赋给最近的簇。当考察完所有数据对象后，一次迭代运算完成，新的聚类中心被计算出来。如果在一次迭代前后，J的值没有发生变化，说明算法已经收敛。 算法过程如下: 1)从N个文档随机选取K个文档作为质心 2)对剩余的每个文档测量其到每个质心的距离，并把它归到最近的质心的类 3)重新计算已经得到的各个类的质心 4)迭代2~3步直至新的质心与原质心相等或小于指定阈值，算法结束 具体如下: 输入:k, data[n]; (1) 选择k个初始中心点，例如c[0]=data[0],…c[k-1]=data[k-1]; (2) 对于data[0]….data[n]，分别与c[0]…c[k-1]比较，假定与c[i]差值最少，就标记为i; (3) 对于所有标记为i点，重新计算c[i]={ 所有标记为i的data[j]之和}/标记为i的个数; (4) 重复(2)(3)，直到所有c[i]值的变化小于给定阈值。 折叠工作原理 K-MEANS算法的工作原理及流程 K-MEANS算法 输入:聚类个数k，以及包含 n个数据对象的数据库。 输出:满足方差最小标准的k个聚类。