opencv kmeans 예제

이 함수는 cv 네임스페이스에 있습니다. 따라서 cv::kmeans 또는 단순히 이력서 네임스페이스를 포함하여 사용할 수 있습니다. K-means의 작동 방식을 알고 있는 경우 매개 변수는 설명이 있어야 합니다. 이제 세 가지 예제와 함께 K-Means 알고리즘을 적용하는 방법을 살펴보겠습니다. 함수 kmeans는 cluster_count 클러스터의 중심을 찾아 클러스터 주위의 입력 샘플을 그룹화하는 k-means 알고리즘을 구현합니다. 출력으로 샘플 행렬의 행에 저장된 샘플에 대한 0기반 클러스터 인덱스가 포함되어 있습니다. 예를 들어 이 경우 50인의 높이와 가중치인 크기 50×2의 테스트 데이터를 설정합니다. 첫 번째 열은 모든 50명의 높이에 해당하며 두 번째 열은 가중치에 해당합니다. 첫 번째 행에는 첫 번째 사람이 1인칭 높이이고 두 번째 줄은 자신의 체중인 두 가지 요소가 포함되어 있습니다. 마찬가지로 나머지 행은 다른 사람의 높이와 가중치에 해당합니다. 아래 이미지 확인: 평소와 같이 좋은 ol`C ++를 사용해 보겠습니다.

(거의) 모든 작업을 수행하는 함수는 cv::kmeans(; 헤더는 : 이전 예제에서는 티셔츠 문제에 대한 높이만 가져 갔습니다. 여기, 우리는 높이와 무게, 즉 두 가지 기능을 모두 취할 것입니다. 고려, 당신은 하나의 기능을 가진 데이터 세트가, 즉 1 차원. 예를 들어, 우리는 당신이 티셔츠의 크기를 결정하기 위해 사람들의 높이만 사용하는 우리의 티셔츠 문제를 취할 수 있습니다. 클러스터 중심을 찾아 클러스터 주위에 입력 샘플을 그룹합니다. 코드를 작성하지 않고 K-means를 실행하는 방법을 알고 있습니다! 데이터 세트에서 K-Means를 실행하는 데 사용할 수 있는 C++ 및 C 함수에 대해 알아야 합니다. . K-Means는 지정된 점 집합에서 클러스터를 감지하는 알고리즘입니다. 결과를 감독하거나 수정하지 않고도 이 작업을 수행합니다.

그것은 뿐만 아니라 차원의 수와 함께 작동 (즉, 그것은 평면에서 작동, 3D 공간, 4D 공간 및 다른 유한 한 차원 공간). 그리고 OpenCV는 바로 그것에 내장이 알고리즘과 함께 제공! 백혈구의 핵만 추출하여 K=5를 사용하여 K-means로 전처리 단계를 시작한다고 가정해 보겠습니다. . 이제 A를 빨간색으로, B를 파란색으로 그리고 그 중심을 노란색으로 플롯합니다. 그림 1에는 3개의 고유한 데이터 그룹이 있습니다. 우리는 명확하게 볼 수 있지만, 어떻게 컴퓨터가 그들을 분리 할 수 있습니까? K-means 알고리즘이 속한 그룹에 대한 데이터를 식별하는 위치입니다. 알고리즘은 다음 단계를 수행합니다. 클러스터 수를 변경하면 이미지를 표시하는 작은 프로그램을 코딩했기 때문에 K-means의 출력이 “실시간”으로 어떻게 되는지 볼 수 있습니다. 코드는 내 Github에서 사용할 수 있습니다. . 함수는 최종 클러스터링의 압축성을 반환합니다.

컴팩트함은 무엇입니까? 이는 라벨링이 얼마나 잘 수행되었는지를 측정한 것입니다. 작을수록 좋습니다. . K-means는 데이터 클러스터링 문제를 해결하기 위한 알고리즘입니다. 그림 1에 도시된 것과 같습니다. . . 효과적인 방법으로 사용하려면 이미지에 몇 가지 적응을 하고 보조 매트 및 배열을 만들어야 합니다.

최소한의 작업 코드일 수 있습니다: 실제 응용 프로그램에서 이 프로그램을 사용해 보겠습니다. 그림 3을 살펴보십시오. 모든 시도 후. 최고(최소) 값이 선택되고 해당 레이블과 압축값이 함수에 의해 반환됩니다. 기본적으로 함수의 핵심만 사용하고, 시도 횟수를 1로 설정하고, 사용자 지정 알고리즘을 사용하여 매번 레이블을 초기화하고, (플래그 = KMEANS_USE_INITIAL_LABELS) 플래그로 전달한 다음 가장 적합한(가장 컴팩트한) 클러스터링을 선택할 수 있습니다.

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