C++ OpenCV kmeans聚类

时间: 2023-08-13 15:04:12 浏览: 57
C++中使用OpenCV进行kmeans聚类的代码示例如下: ```cpp #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main() { Mat img = imread("image.jpg"); Mat samples(img.rows * img.cols, 3, CV_32F); for (int y = 0; y < img.rows; y++) { for (int x = 0; x < img.cols; x++) { for (int z = 0; z < 3; z++) { samples.at<float>(y + x * img.rows, z) = img.at<Vec3b>(y, x)\[z\]; } } } int clusterCount = 8; Mat labels; int attempts = 5; Mat centers; kmeans(samples, clusterCount, labels, TermCriteria(TermCriteria::EPS + TermCriteria::COUNT, 10, 1.0), attempts, KMEANS_RANDOM_CENTERS, centers); Mat new_image(img.size(), img.type()); for (int y = 0; y < img.rows; y++) { for (int x = 0; x < img.cols; x++) { int cluster_idx = labels.at<int>(y + x * img.rows, 0); new_image.at<Vec3b>(y, x)\[0\] = centers.at<float>(cluster_idx, 0); new_image.at<Vec3b>(y, x)\[1\] = centers.at<float>(cluster_idx, 1); new_image.at<Vec3b>(y, x)\[2\] = centers.at<float>(cluster_idx, 2); } } imshow("Original Image", img); imshow("Clustered Image", new_image); waitKey(0); return 0; } ``` 这段代码首先读取一张图像,然后将图像的像素值重塑为一个Mx3大小的数组,其中M是图像中的像素数。接下来,使用kmeans函数对像素值进行聚类,指定聚类的数量为8。最后,根据聚类结果将像素值替换为对应的聚类中心值,生成聚类后的图像。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [[C++] Kmeans算法实现](https://blog.csdn.net/weixin_44179561/article/details/126208335)[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] - *3* [OpenCV52:OpenCV中的Kmeans聚类](https://blog.csdn.net/uncle_ll/article/details/122608227)[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] [ .reference_list ]

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