python实现外轮廓特征算法

Python实现外轮廓特征算法需要使用OpenCV库中的findContours函数。该函数可以找到图像中的所有轮廓，并返回每个轮廓的点集和层级信息。在获取轮廓信息后，可以使用一些函数来计算轮廓的特征，例如轮廓面积、周长、重心等。此外，还可以使用轮廓近似算法来减少轮廓点数，以便更好地描述轮廓形状。最后，可以使用绘图函数将轮廓和特征绘制在图像上。

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agnes算法python实现 计算轮廓系数

好的，以下是 Agnes 算法 Python 实现中计算轮廓系数的代码：

from sklearn.metrics import silhouette_score

# X为聚类后的数据，labels为聚类后的标签
silhouette_score(X, labels)

注意，这里使用了 scikit-learn 库中的 `silhouette_score` 函数来计算轮廓系数。该函数需要传入两个参数：聚类后的数据 `X` 和聚类后的标签 `labels`，并返回一个浮点数，表示聚类的质量。

python实现agnes算法计算轮廓系数

好的，以下是 Agnes 算法 Python 实现中计算轮廓系数的代码：

from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering
from sklearn.metrics import silhouette_score

# X为原始数据，n_clusters为聚类簇数
agg_clustering = AgglomerativeClustering(n_clusters=n_clusters).fit(X)

# 计算轮廓系数
silhouette_score(X, agg_clustering.labels_)

注意，这里使用了 scikit-learn 库中的 `AgglomerativeClustering` 类来聚类数据。该类需要传入一个参数 `n_clusters`，表示聚类簇数。使用 `fit` 方法进行聚类后，可以得到聚类后的标签。然后使用 `silhouette_score` 函数来计算轮廓系数，同样需要传入聚类后的数据 `X` 和聚类后的标签 `agg_clustering.labels_`。函数返回一个浮点数，表示聚类的质量。