OpenCV kmeans聚类
时间: 2023-08-13 22:04:12 浏览: 56
OpenCV中的kmeans聚类算法是一种常用的数据聚类算法,它可以将数据集划分为指定数量的类别。该算法在图像处理中常用于图像分割操作,也可以用于数据挖掘中的数据预处理。\[1\]
在OpenCV中,kmeans函数的原型为:
```cpp
double cv::kmeans(InputArray data, int K, OutputArray bestLabels, TermCriteria criteria, int attempts, int flags, OutputArray centers)
```
其中,参数说明如下:
- data:表示需要被聚类的原始数据集合,每一行表示一个数据样本,每一列表示一个属性。数据集合的类型是Mat类型。
- K:表示分类的数目,常用的是K=2表示二分类。
- bestLabels:表示计算之后各个数据点的最终的分类索引,是一个INT类型的Mat对象。
- criteria:表示算法迭代终止条件,可以是迭代次数的限制条件或者指定的精度阈值。
- attempts:表示运行kmeans的次数,取结果最好的那次聚类为最终的聚类,一般进行2至3次尝试。
- flags:表示聚类初始化的条件,有三种取值情况,分别是随机选取初始化中心点、使用某种算法确定初始聚类点、使用用户自定义的初始点。
- centers:表示输出的每个分类的中心点数据。
通过调用OpenCV中的kmeans函数,可以对给定的数据集进行聚类操作,并得到每个数据点的分类结果和每个分类的中心点数据。\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Opencv图像分割之K-means聚类算法](https://blog.csdn.net/linqianbi/article/details/79131056)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [Opencv 关于Kmeans算法](https://blog.csdn.net/qq_45445740/article/details/103114328)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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