用C++的openCV库对一个m*n矩阵使用k-means++算法进行二分类，并打印数值更高那类的最小值

要打印数值较高那类的最小值，您可以在计算最小值时，根据类别标签进行条件判断。以下是一个示例代码：

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

int main() {
    // 定义矩阵大小和分类数
    int m = 5;
    int n = 4;
    int k = 2;

    // 生成随机矩阵
    Mat matrix(m, n, CV_32F);
    randu(matrix, Scalar::all(0), Scalar::all(255));

    // 转换矩阵格式
    Mat samples = matrix.reshape(1, m * n);
    samples.convertTo(samples, CV_32F);

    // 定义标签和中心点
    Mat labels;
    Mat centers(k, 1, samples.type());

    // 运行k-means++算法
    kmeans(samples, k, labels, TermCriteria(TermCriteria::EPS + TermCriteria::COUNT, 10, 1.0), 3, KMEANS_PP_CENTERS, centers);

    // 根据类别标签，找出数值较高那类的最小值
    Mat minVal;
    reduce(samples, minVal, 0, REDUCE_MIN, CV_32F);
    
    float minValue;
    if (centers.at<float>(0) > centers.at<float>(1)) {
        minValue = minVal.at<float>(0);
    } else {
        minValue = minVal.at<float>(1);
    }

    cout << "Minimum value of the higher class: " << minValue << endl;

    return 0;
}

在这个示例代码中，我们使用reduce函数计算了每个类别的最小值。然后通过比较两个类别的中心点的大小，确定哪一个类别的数值较高。最后，根据这个判断，找出数值较高那类的最小值并打印出来。

请注意，这段代码假设您已经正确安装了OpenCV库，并将其包含在您的项目中。