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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KMeans方法：KMeans是一种无监督的学习方法，对于一个分类问题，我们在输入分类数目之后，需要初始化每个分类的中心位置。用距离度量的方法进行归类，任意一个样本离中心距离越近，就把它归为某类。 步骤一： 假设上图有一个2分类的样本，样本编号分别为1、2，在图中使用“X”表示，距离1样本近的，则把样本标记为1，距离2样本近的，就把样本标记为2，得到如下图：步骤二： 根据分类好的样本重新计算中心点
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2024-05-07 09:32:04
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目标了解如何在OpenCV中使用cv2.kmeans()函数进行数据聚类理解参数输入参数sample：它应该是np.float32数据类型，并且每个特征都应该放在单个列中nclusters(K)：结束条件所需的簇数criteria：这是迭代终止标准条件。满足此条件后，算法迭代将停止。实际上，它是3个参数的元组，分别是(type, max_iter, epsilon)：type 终止条件的类型，它具
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2024-04-06 12:52:08
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一、聚宽数据1、聚宽数据1.在聚宽数据这个页面可以看到聚宽平台集成好的各大类数据，如下图，点击可以查看详情与用法 2.但实际上可能有些数据要在API文档里才比较容易能找到，比如龙虎榜数据等。这时用ctrl+f进行网页搜索可以快速搜索需要的数据。 二、几种常用数据的取用方法1、获取指数成分股成分股指数是指从指数所涵盖的全部股票中选取一部分较有代表性的股票作为指数样本，
K-means算法算是个著名的聚类算法了，不仅容易实现，并且效果也不错，训练过程不需人工干预，实乃模式识别等领域的居家必备良品啊，今天就拿这个算法练练手。 总结来说，这个算法的步骤如下：1.随机选取样本中的K个点作为聚类中心 2.计算所有样本到各个聚类中心的距离，将每个样本规划在最近的聚类中 3.计算每个聚类中所有样本的中心，并将新的中心代替原来的中心 4.检查新老聚类中心的距离，如果距离超过规定
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2024-02-19 21:02:38
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1、输入原始图片 2、代码实现：#include<opencv2\opencv.hpp>
#include<iostream>
using namespace std;
using namespace cv;
int main() {
Mat src = imread("C:/Users/lzg/Desktop/opencv_test/Project1/1
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2023-06-21 22:01:24
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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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C-means聚类算法实战 — 地表植被分类/数字聚类 文章目录C-means聚类算法实战 --- 地表植被分类/数字聚类一、C均值算法简介二、sklearn中make_blobs的用法简介三、地表植被分类实验代码及结果四、拓展1.观察当事先设定的聚类数量不够时，C-means(k-means)法的分类结果会发生什么变化。2. 手写k_means算法3.C-means算法，实现数字聚类。 一、C均
1. k-means算法思想k-means算法中文名叫做k均值。它是一种非监督聚类算法，如有一堆数据，但是知道这些数据有k个类，具体每一个数据点所属分类不知道。此时就需要用k-means聚类算法，它可以把原先的数据分成k个部分，相似的数据就聚在一起。2. k-means算法步骤共有3个步骤：初始化–随机生成K个初始“均值”(质心);分配–通过将每个观测值与最近的质心相关联来创建K个聚类,遍历所有点
一. 案例实现 这里不再赘述，详见第二篇文章，直接上代码，这是我的学生完成的作业。数据集： 下载地址：KEEL-dataset - Basketball data set 篮球运动员数据，每分钟助攻和每分钟得分数。通过该数据集判断一个篮球
Kmeans算法是一种极为常见的聚类算法。其算法过程大意如下：（1）通过问题分析，确定所要聚类的类别数k；（一般是难以直接确定，可以使用交叉验证法等方法，逐步进行确定。）（2）根据问题类型，确定计算数据间相似性的计算方法；（3）从数据集中随机选择k个数据作为聚类中心；（4）利用相似度计算公式，计算每个数据与聚类中心之间的相似度。选择相似度最大的聚类中心，作为该数据点所归属的类。（5）利用（4）以确
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2024-09-27 19:26:40
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Kmeans算法流程从数据中随机抽取k个点作为初始聚类的中心，由这个中心代表各个聚类 计算数据中所有的点到这k个点的距离，将点归到离其最近的聚类里 调整聚类中心，即将聚类的中心移动到聚类的几何中心（即平均值）处，也就是k-means中的mean的含义 重复第2步直到聚类的中心不再移动，此时算法收敛 最后kmeans算法时间、空间复杂度是： 时间复杂度：上限为O(tKmn)，下限为Ω（Kmn）其中，
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2024-07-16 11:24:28
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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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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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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。 &
K均值聚类 预测的是一个离散值时，做的工作就是“分类”。 预测的是一个连续值时，做的工作就是“回归”。 机器学习模型还可以将训练集中的数据划分为若干个组，每个组被称为一个“簇（cluster）”。
原创
2022-05-23 20:46:24
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文章目录引言标签连通域聚类原理Octree + LCC 代码实现Octree + LCC 测试结果Octree + LCC 的优缺点改进思路参考文献 引言在实际实现3D目标检测时，在不依靠深度学习的训练模型时，仅采用传统方法实现目标检测。而在聚类领域里面，多采用欧几里得、区域生长、Ransac等方法实现聚类。其实还有一种方法可实现聚类，也就是CloudCompare软件内的标签连通域聚类方法。这
1. Kmeans聚类算法原理 1.1 概述 K-means算法是集简单和经典于一身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。 该算法认为类簇是由距离靠
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2024-08-09 16:06:41
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opencv图像处理之K-means聚类算法opencv图像处理之K-means聚类算法kmeans算法过程与简单的理解基于Opencv的c++代码 opencv图像处理之K-means聚类算法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km
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2024-07-21 07:41:43
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功能：把数据类型为_Tp的一组集合进行聚类，也就是根据相似或相同的某特征进行归类，最后分成若干个类别。这里是以相似矩形的分类为例进行讲解，重点内容都在注释中。整体过程就是先判断两个矩形是否相似，如果相似，就决让其中一个做父节点，一个做子节点，然后再检查这个关系是否影响了其他节点的关系，如果有影响，就调整。
原创
2022-03-04 10:41:32
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