1. 聚类 将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类。通俗来讲，就是把是相似的东西分成一类。 聚类在实际应用中也很广泛：在商务上，聚类能帮助市场分析人员从客户基本库中发现不同的客户群，并且用购买模式来刻画不同的客户群的特征；在生物学
SLIC算法是simple linear iterative cluster的简称，该算法用来生成超像素（superpixel）。基本思想算法大致思想是这样的，将图像从RGB颜色空间转换到CIE-Lab颜色空间，对应每个像素的（L，a，b）颜色值和（x，y）坐标组成一个5维向量V[L,a,b,x,y],两个像素的相似性即可由它们的向量距离来度量，距离越大，相似性越小。算法首先生成K个种子点，然后在
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2023-12-07 06:56:04
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# Python 图像提取外边界像素实现方法
## 1. 概述
在本文中，我将指导你如何使用Python来提取图像的外边界像素。这个技术在图像处理和计算机视觉中非常常见，可以帮助我们识别物体的轮廓和边缘。
## 2. 整体流程
下面是实现这个功能的整体步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 读取图像 |
| 2 | 灰度化处理 |
| 3 | 边缘检测 |
原创
2024-07-04 04:16:38
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基于图像的聚类算法是一种将图像像素点分组的算法，其目的是将像素点分成若干个组，使得同一组内的像素点具有相似的特征。基于图像的聚类算法可分为两类，即基于传统聚类算法的图像聚类和基于图论的图像聚类。1. 基于传统聚类算法的图像聚类常见的传统聚类算法包括K-means、层次聚类、DBSCAN等。这些算法可以直接应用于像素点的聚类，即将图像看作一个高维空间中的数据集，将像素点看作数据点，然后使用聚类算法对
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2023-11-10 09:32:03
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# 如何使用Python提取大于指定像素值的图像
## 1. 前言
作为一名经验丰富的开发者，帮助新手入门是我们义不容辞的责任。在本篇文章中，我将指导你如何使用Python实现提取大于指定像素值的图像。
## 2. 流程
下面是整个实现过程的步骤，通过表格展示：
```mermaid
gantt
title 实现提取大于指定像素值的图像流程
section 实现步骤
原创
2024-05-15 06:54:54
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背景最近看到其他公众号发的一篇文章《三个印度人改变压缩算法，一意孤行整个暑假，却因“太简单”申不到经费》，DCT是最原始的图像压缩算法全称为Discrete Cosine Transform，即离散余弦变换刚好小编之前做过图像、视频处理相关的研发工作，对图像处理比较感兴趣，之前也看过利用聚类进行图片颜色压缩的内容，索性就再回顾一下，分享出来供大家参考学习聚类算法本文不再赘述，不会的同学记住核心思想
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2023-11-14 09:30:07
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文章目录问题描述解决方案IPython代码效果参考文献 问题描述收集图片，分成N簇。本人使用3簇!!! 图片的尺寸要一致 !!!解决方案下载PCV
将里面的PCV文件夹复制粘贴到以下代码同一文件夹聚类IPython代码# -*- coding: utf-8 -*-
import pickle
from pylab import *
from PIL import Image
from scipy
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2023-07-02 11:49:04
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文章目录一、聚类任务二、性能度量1.外部指标2.内部指标说明 一、聚类任务聚类属于无监督学习，无监督学习是在训练样本没有标记信息的时候，通过对无标记信息的训练样本进行学习，寻找出数据的内在规律。聚类试图把给定的数据集分成若干个子集，这些子集成为“簇”。常用于定义用户类型、句子分类等任务当中。二、性能度量在我们把样本集成功聚类以后，得到若干个子集，那我们怎么评价这个聚类结果的好坏呢？1.外部指标假
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2024-08-08 20:10:00
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常见的聚类算法有：kmeans、fuzzy c-means、EM、hierarchical clustering、graph theoretic、self organizing map参考文章：A Review on Image Segmentation Clustering Algorithms其中LZ对Kmeans和EM比较熟悉，图论和自组织映射相关的资料比较少，主要学习下模糊C均值聚类和层次
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2024-05-20 10:31:47
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之前在交流群有人问过这样一个问题：当时我介绍了一个名为 Tiler 的 GitHub 开源库。这个 Python 项目很骚气！一秒生成可爱像素风图片！今天小五就给大家实战演示一下，如何将一个普通表情包转换成像素风？Tiler简介Tiler，意味瓦工，也就是用各种小元素作为 “瓦”，搭建出一张大图片[1]。地址：https://github.com/nuno-faria/tile
文章目录第 6 章 图像聚类引言6.1 K-means聚类SciPy聚类包图像聚类在主成分上可视化图像像素聚类6.2 层次聚类图像聚类6.3 谱聚类6.4 小结 第 6 章 图像聚类引言本章将介绍几种聚类方法，并展示如何利用它们对图像进行聚类，从而寻找相似的图像组。聚类可以用于识别、划分图像数据集，组织与导航。此外，我们还会对聚类后的图像进行相似性可视化。6.1 K-means聚类K-means
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2023-09-25 16:29:48
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文章目录第六章——图像聚类K-means聚类层次聚类谱聚类 第六章——图像聚类介绍聚类方法，展示如何利用它们对图像进行聚类，从而寻找相似的图像组。聚类可以用于识别、划分图像数据集，组织与导航。第三节会对聚类后的图像进行相似性可视化。先来大致了解一下本章的聚类方法：聚类方法定义思想优点缺点K-means聚类将输入数据划分成K个簇反复提炼初始评估的类中心适用情形广泛不能保证得到最优结果；需预先设定聚
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2023-09-05 13:47:14
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在此博文中，重点讨论图像聚类的Python代码实现，结合数据备份和恢复流程的概念，探讨如何通过有效的策略保障数据的安全性与可恢复性，同时运用多种工具链来提升工作效率。
## 图像聚类 python 代码简述
图像聚类是将图像数据按相似性进行分组的过程，广泛应用于图像处理与机器学习等领域。通过合适的算法如K-means、层次聚类等，能够从大量数据中自动抽取出有意义的信息。在接下来的部分，我们将详
# 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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—— 色彩功能取色法 ——设计过程中，从色彩信息的功能角度寻找合适的颜色一种色彩倾向性明确的彩色：主色（主题印象、主要视觉信息）一种与主色互相达成烘托效果的颜色：平衡色（辅助功能、点缀功能）一种最深的颜色：最深色（压住重心）一种最浅的颜色：最浅色（透气感）多种与主色相似接近的颜色：同频色（丰富画面层次感，满足设计需求）
原创
2023-06-26 19:48:02
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为什么需要无监督学习原始数据容易获得，标注数据很难获得节约内存和计算资源减少高维数据中的噪声有助于可解释的数据分析经常作为监督学习的预处理部分聚类分析寻找样本中的簇，使得同一簇内样本相似，不同簇之间样本不相似。聚类的类型聚类的结果是产生一个簇的集合基于划分的聚类(无嵌套)将所有样本划分到若干不重叠的子集（簇），且使得每个样本仅属于一个 子集层次聚类(嵌套)树形聚类结构，在不同层次对数据集进行划分，
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2024-07-18 07:38:39
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图像像素访问1、测试用例1.1、颜色缩减算法1.2、颜色缩减示例2、图像矩阵的存储与访问2.1、图像的存储方式2.2、图像的访问方式2.2.1、C 指针：高效的访问方式2.2.2、迭代器：安全的访问方式2.2.3、行列索引：动态计算地址2.2.4、LUT 查询函数2.3、访问性能对比3、参考资源 1、测试用例1.1、颜色缩减算法让我们考虑一个简单的颜色缩减方法（color reduction m
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2024-06-18 18:36:02
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A 依据颜色的k均值聚类def _1rgb_kmeans(picname='', cutnum=50, clus=5):
'''
彩色图像按颜色k-means聚类.
依赖：from scipy.cluster import vq
from scipy.misc import imresize #This function is only available
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2023-08-06 21:36:14
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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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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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