数据及参考代码 github地址，下载压缩包，ch10前言从程序上读懂每一行，才是了解算法的开始。什么是K-means?一句话：一堆数据我也不知道是啥玩意的(无标签)的扔给你，你给我分一下，哪一堆属于一类。这就是聚类！Knn VS K-meansknn表现的是有监督情况下，也就是我都知道标签了，载扔进去一个没有带标签的，根据特性(特征)，你给我判断出来，这个属于哪一类，就像分类匹配一样。K-mea
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2024-08-01 15:49:46
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文章目录OpenCV4 视频教程来了....教程提纲课程特色课程链接 OpenCV4 视频教程来了…教程提纲主要是是针对OpenCV4核心模块功能，设计的系统化视频教学课程，一步步教你如何使用OpenCV完成图像处理与视频分析任务，从环境配置开始，到案例分析，中间穿插大量工程编程技巧，对每个API函数都做到了原理与参数的详细解释，全部教程基于VS2015/VS2017， C++ 演示教学。课件P
最近跟着老师做一个交通识别的项目, 总算明白了一个道理, 这水啊, 不去亲自蹚上一遭就不知道有多深, 更根本的原因当然还是自己学的不够扎实, 不够好.经过了一个寒假的折磨,终于做出了一个原型来, 想到了自己当时被折磨的头疼的样子,想着将一部分源代码发上来, 希望可以帮助到别人.呵呵，废话不多说了这里我发的是一个手写字符识别的程序(这是在编写交通标志的过程中产生的,因为当时手头的交通标志的样本够,所
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2024-07-02 15:20:09
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在图像处理领域，使用 OpenCV Python 查找轮廓并绘制最小外接矩是一项常见的任务。本篇博文将详细记录实现这一功能的过程，覆盖版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南及性能优化等方面。
## 版本对比
OpenCV 的不同版本对轮廓查找和处理功能的支持程度各不相同，以下是各版本的兼容性分析。值得注意的是，某些方法在较早版本中可能并未实现。
### 时间轴（版本演进史）
`
思路：1.选择卡壳算法用于求凸多边形的最小外接矩形1.多边形最小的外接矩形一定是以多边形的的一条边为底的一部分2.通过这条边算出以这条边为底的最上点、最右点和最左点。然后算出以这条边为底的矩形面积重点：计算最上点的原理是：利用到向量叉积求面积的原理，因为求凸包前，所有点是按角度顺序排列好的，向量叉积代表两向量围成的矩形面积，底边不变，高越大，则面积越大，而因为点是按角度排序，所以面积会先变大，后变
特征矩的知识在概率论和数理统计中有介绍，空间矩的方法在图像应用中比较广泛，包括零阶矩求面积、一阶矩确定重心、二阶矩确定主方向、二阶矩和三阶矩可以推导出七个不变矩Hu不变矩，不变矩具有旋转，平移、缩放等不变性，因此在工业应用和模式识别中得到广泛的应用。目标物体灰度函数特征矩的公式定义如下：如果是二值图像，那么f(x,y)就变成在OpenCV中，可以很方便的计算多边形区域的3阶特征矩，opencv中的
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2024-04-27 18:49:08
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矩的概念介绍 矩函数在图像分析中有着广泛的应用，如模式识别、目标分类、目标识别与方位估计、图像的编码与重构等。从一幅图像计算出来的矩集，不仅可以描述图像形状的全局特征，而且可以提供大量关于该图像不同的几何特征信息，如大小，位置、方向和形状等。图像矩这种描述能力广泛应用于各种图像处理、计算机视觉和机器人技术领域的目标识
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2024-03-19 16:56:49
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我们在进行数字图像处理时，通常需要获取目标的一些参数，例如，形状，大小，位置等信息。而获取这些信息的常用方法是计算该区域的最小外接矩形，除此之外，我还想到了另一种方法——求目标的最小外接圆。但matlab中并没有计算多边形最小外接圆的函数，所以今天我给大家分享一下关于绘制二值图像中目标区域最小外接圆的思
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2024-04-12 14:25:29
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# 如何在Python中实现“质心”计算
在数据科学和机器学习中，质心（centroid）通常用于聚类分析中，特别是在K-means算法中。质心是指一组点中所有点的平均位置。本文将以新手的角度，详细教您如何在Python中计算质心。
## 整体流程
在开始之前，我们先来看看整个实现过程。下表展示了我们计算质心的基本步骤。
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1
原创
2024-08-13 09:23:58
265阅读
MeanShift算法原理及其python自定义实现MeanShift算法原理MeanShift python实现实现思路：代码：运行结果： MeanShift算法原理Meanshift是聚类中的一种经典方法，思想简单，用途广泛Meanshift基于这样的事实，一个类的中心处 点的空间密度 是最大的，因此给定一个点，只要沿着密度方向，由稀疏指向稠密就可以找到这个点所在类的中心点。Meanshif
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2024-05-16 04:44:26
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如何实现“质心 python”
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何实现“质心 python”这一任务。首先，我们需要了解整个流程，并逐步指导你如何完成每一步。
### 流程图
```mermaid
gantt
title 实现“质心 python”流程
section 理解算法
学习算法流程 :done, des1, 2021-11-01, 2d
理
原创
2024-02-25 03:53:43
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一、一些基本概念K-Means是非监督学习的聚类算法，将一组数据分为K类（或者叫簇/cluster），每个簇有一个质心（centroid），同类的数据是围绕着质心被分类的。数据被分为了几类就有几个质心。算法步骤：1、先从原始数据集中随机选出K个数据，作为K个质心。2、将剩余的数据分配到与之最相似的的质心的那个簇里。3、第一次分类完成后，计算每个簇内样本的均值，并根据这个均值生成新的质心4、重复2,
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2023-12-14 07:32:52
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1. 定义大小为M×N
M
×
N
的数字图像f(x,y)
f
(
x
,
y
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2024-03-21 22:08:54
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颜色是彩色图像最重要的内容之一，被广泛用于图像检索中。但从图像中提取颜色特征时，很多算法都先要对图像进行量化处理。量化处理容易导致误检，并且产生的图像特征维数较高，不利于检索。stricker和0reng0提出了颜色矩的方法[1]，颜色矩是一种简单有效的颜色特征表示方法，有一阶矩(均值,mean)、二阶矩(方差,viarance)和三阶矩(斜度,skewness)等，由于颜色信息主
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2023-07-24 22:04:17
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# Java求质心和到质心的距离
在这篇文章中，我们将学习如何使用Java计算一组点的质心及每个点到质心的距离。质心（Centroid）是几何图形的中心点，计算质心可以帮助我们理解数据的整体分布。在我们开始之前，先让我们通过一个表格来看一下整个流程。
## 整体流程
| 步骤 | 描述 | 代码示例 |
|--
from scipy import ndimage
import numpy as np
a= np.array([
[0, 0, 0, 0],
[0, 1, 0, 0],
[0, 2, 0, 0],
[1, 0, 0, 0],
[1, 1, 0, 1],
[1, 2, 0, 1],
[2, 0, 0
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2023-06-06 00:09:47
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# Python 寻找质心的实现
在数据科学和机器学习领域，寻找质心（centroid）是非常重要的一步。质心是数据集或聚类的中心点，通常用于聚类分析，如K-means算法。本文将教你如何在Python中找到质心，并通过实用的示例来说明这一过程。
## 整体流程
在进行质心计算之前，我们首先确认整个过程的步骤。以下是找到质心的基本流程：
| 步骤 | 描述
# Python灰度质心实现流程
## 1. 理解灰度质心
在开始实现之前，首先需要理解什么是灰度质心。灰度质心是指在图像或者图形中，将颜色的灰度值看作是质量（质量越大，颜色越深），每个像素点的坐标看作是质点的位置。灰度质心可以用来描述图像或者图形的整体灰度分布。
## 2. 实现流程
下面是实现"Python灰度质心"的流程。
表格：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---
原创
2023-11-12 09:58:08
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# Python中的光斑质心计算
在图像处理和计算机视觉中，光斑的质心（Centroid）是一个重要的物理特征。质心可以被视为光斑的“重心”，它为我们提供了有关光斑分布形状和位置的有价值信息。本文将通过一个简单的例子来介绍如何使用Python计算光斑的质心，并提供相应的代码示例。
## 光斑质心的定义
质心是一个几何形状的平均位置。在二维图像中，光斑的质心可以通过以下公式计算：
\[
C_
原创
2024-09-10 03:53:12
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# Python求质心
## 介绍
质心是几何中的一个重要概念，它代表了一个物体的平均位置。在数学和物理领域中，质心是一种重要的计算方法，它可以用来描述物体的平衡状态、形状和位置。在计算机科学领域中，我们可以使用Python编程语言来计算一个多维数据集的质心。
本文将介绍Python中求解质心的常见方法以及实际应用示例。我们将先介绍质心的定义和数学原理，然后详细介绍Python中求解质心的几
原创
2023-08-23 12:33:29
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