jupyter中ISODATA

根据提供的引用[1]，ISODATA是一种聚类算法，可以在Jupyter笔记本中使用OpenCV、Pillow和Tensorflow等库进行计算机视觉任务。ISODATA算法是一种迭代算法，它将数据点分配到不同的簇中，并根据簇的统计信息来更新簇的中心和大小。ISODATA算法的主要优点是可以自动确定簇的数量，并且可以处理噪声和异常值。
以下是一个使用ISODATA算法进行图像分割的示例代码：
import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 应用ISODATA算法进行图像分割
retval, threshold = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)
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以上代码将读取名为“image.jpg”的图像，将其转换为灰度图像，然后使用ISODATA算法进行图像分割，并将结果保存在threshold变量中。