魏老师学生——Cecil：学习OpenCV-机器视觉之旅 T恤大小问题工作原理OpenCV中的K值聚类解释函数参数—— cv2.kmeans()仅有一个特征的数据代码演示含有多个特征的数据代码演示颜色量化代码演示 T恤大小问题案例分析：服装厂要生产T恤，需要获得尺寸数据，所以收集一批身高体重信息并且绘在坐标系上。为了便于生产，需要将数据分类。K值聚类可以把所有数据分为N组。工作原理把图中数据分为
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2024-04-25 11:09:44
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关于OpenCV3的KMeans/GMM分割应用C++实现的DEMO–更换证件照片背景作者：Simon Song分割算法的应用1.KMEANS:是一种聚类算法，主要过程： 流程图： 参数k–> 初始化中心点–>根据每个样本与中心的距离，分配聚类编号–>对编号相同的样本，计算新的中心位置–>当距离(D)小于阈值(T)或迭代(Iteration)次数大于迭代次数（C）->
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2024-08-09 10:24:23
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本文是对《Python数据分析与挖掘实战》实战篇第二章——航空公司客户价值分析上机实验的记录。 实验目的为：了解K-Means算法在客户价值分析实例中的应用。利用Pandas快速实现数据Z-score（标准差）标准化以及用Scikit-Learn的聚类库实现K-Means聚类。具体实验过程分为三部分：LRFMC标准化完成K-Means聚类画出聚类中心特征图1. LRFMC标准化利用Pandas程
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2024-09-22 12:32:08
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kmeans是非常经典的聚类算法，至今也还保留着较强的生命力，图像处理中经常用到kmeans算法或者其改进算法进行图像分割操作，在数据挖掘中kmeans经常用来做数据预处理。opencv中提供了完整的kmeans算法，其函数原型为：double kmeans( InputArray data, int K, InputOutputArray bestLabels, TermCriteria cri
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2024-09-21 14:00:35
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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
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2024-06-05 12:12:29
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# Python 图像分割与聚类的应用探索
图像分割是计算机视觉中一项重要的任务，它的目的是将图像分解成多个部分，以便于进行进一步的分析。聚类则是数据挖掘中的一种技术，通过分组特征相似的数据点来实现可视化和分析。结合这两种技术，可以实现对图像的有效分割。本文将详细介绍Python中图像分割与聚类的实现，并提供具体的代码示例。
## 什么是图像分割？
图像分割是将图像分成多个像素集合的过程，这
原创
2024-08-21 08:36:07
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什么是图像分割图像分割：利用图像的灰度、颜色、纹理、形状等特征，把图像分成若干个互不重叠的区域，并使这些特征在同一区域内呈现相识性，在不同的区域之间存在明显的差异性。然后就可以将分割的图像中具有独特性质的区域提取出来用于不同的研究。图像分割常用方法：阈值分割：对图像灰度值进行度量，设置不同类别的阈值，达到分割的目的。边缘分割：对图像边缘进行检测，即检测图像中灰度值发生跳变的地方，则为一片区域的边缘
目录聚类算法相似度的计算聚类的思想损失函数Kmeans的思考Kmeans的问题Kmeans代码二分K-Means算法K-Means++算法Min Batch K-Means 聚类算法聚类算法和分类算法一样，都是将样本类别划分，区别在于：分类算法是有监督的算法。去寻找x的特征和y的映射关系，在根据这个关系去做x的划分。聚类算法是无监督的算法。也就是说没有标签y，只有特征属性x。模型是通过找x特征的
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2024-10-18 10:12:13
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java简单实现聚类算法 第一个版本有一些问题，，（一段废话biubiu。。。），，我其实每次迭代之后（在达不到收敛标准之前，聚类中心的误差达不到指定小的时候），虽然重新算了聚类中心，但是其实我的那些点并没有变，可是这个程序不知道咋回事每次都把我原先随机指定的聚类中心给变成了我算的聚类中心；怎么用，按照指示来就行了，不用读文件（源码全都是可以运行，不足之处还望批评指正）输出的
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2023-06-13 21:29:48
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谱聚类（spectral clustering）是一种基于图论的聚类算法，第一步是构图：将数据集中的每个对象看做空间中的点V，将这些点之用边E连接起来，距离较远的两个点之间的边权重值较低、距离较近的两个点之间的边权重值较高，这样就构成了一个基于相似度的无向权重图G(V,E)。第二步是切图：按照一定的切边
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2024-01-30 07:01:32
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如何理解模糊聚类事物间的界线，有些是明确的，有些则是模糊的。当聚类涉及到事物之间的模糊界线时，需要运用模糊聚类分析方法。 如何理解模糊聚类的“模糊”呢：假设有两个集合分别是A、B，有一成员a，传统的分类概念a要么属于A要么属于B，在模糊聚类的概念中a可以0.3属于A，0.7属于B，这就是其中的“模糊”概念。模糊聚类分析有两种基本方法：系统聚类法和逐步聚类法。系统聚类法个人理解类似于密度聚类算法，逐
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2024-08-11 12:41:51
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文章目录KMeans- 聚类算法
原创
2021-09-08 08:54:08
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1 K-Means聚类K-Means聚类是最常用的聚类算法，最初起源于信号处理，其目标是将数据点划分为K个类簇，找到每个簇的中心并使其度量最小化。该算法的最大优点是简单、便于理解，运算速度较快，缺点是只能应用于连续型数据，并且要在聚类前指定聚集的类簇数。下面是K-Means聚类算法的分析流程，步骤如下：第一步，确定K值，即将数据集聚集成K个类簇或小组。
第二步，从数据集中随机选择K个数据点作为质心
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2024-04-03 20:19:28
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图像分割是将图像划分为不同的区域，本实例使用 K - Means 聚类算法对图像进行简单的分割。import cv2import numpy as npfrom sklearn.cluster import KMeansimport matplotlib.pyplot as plt# 读取图像image = cv2.imread('input_image.jpg')image = cv2.cvtC
牛顿第一运动定律：简称牛顿第一定律。又称惯性定律、惰性定律。常见的完整表述：任何物体都要保持匀速直线运动或静止状态，直到外力迫使它改变运动状态为止。科普知识前言 又是一期再见时，受疫情影响，小编已在家中上课两周了，一个多月没出过门了，实在是种说不出的感受，相信大家也一样，虽然待在家里，但不要除了手机还是手机，在study的路上,我们一直在前行。 &
Ø 总体概述模糊数学已经使用到各个领域，其在图像的分割中也是常用的经典方法，而且实时在其基础上能有些创新。本文通过两天来对模糊数学基础知识学习进行个小的poject巩固。本文标题兼主要内容为基于模糊等价关系的模糊聚类程序实现。为什么要把模糊聚类分析基于模糊等价关系之上呢？模糊等价关系是同时满足自反性、对称性和传递性的模糊关系，因此必定有如下特性：（1）自反性：保证关系中元素和元素本身是同一类（2）
图像分割之（四）OpenCV的GrabCut函数使用和源码解读zouxy09@.com GrabCut做了一个了解。OpenCV中的GrabCut算法是依据《"GrabCut" - Interactive Foreground Extraction using Iterated Graph Cuts》这篇文章来实现的。现在我对源码做了些注释，以便我们更深入的了解该算法。一直觉得论文和
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2024-05-24 18:03:23
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运行环境：opencv3.3.0、vs2013、win10-64bit数据准备：采集标定数据下载或者自己制作棋盘格并打印出来。OpenCV提供了一个棋盘格https://docs.opencv.org/3.1.0/pattern.png
对着棋盘格用待标定相机拍N张照片，这个棋盘格应该完整的出现在视野当中。记录横向纵向分别有多少个角点。比如上面给出的棋盘格横向有9个角点，纵向有6个角点。注意角点只
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2024-03-23 09:13:16
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文章目录前言1. K-Means分割图像2. Mean Shift分割图像3. DBSCAN分割图像结束语 前言 前面几篇博客已经介绍过了基于距离的聚类算法K-Means、K-Means++和MeanShift和基于密度的聚类算法DBSCAN，当然，除此之外还有像层次聚类、谱聚类等这些聚类算法还没有学习到，以后若涉及到再做记录。本篇博客就主要借助机器学习中常用的一个库——scikit-lear
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2024-08-15 16:26:24
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.模糊理论的介绍 在日常生活中，有许多事物或多或少都具有模糊性，模糊虽难以捉摸，但却非常重要。模糊理论强调以模糊逻辑来描述现实生活中的事物，以弥补二值逻辑无法对不明确定义边界事物描述的缺点。
原创
2021-07-09 16:15:19
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