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Opencv k-平均聚类算法第三步

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以下是关于Opencv k-平均聚类算法第三步的详细攻略。

Opencv k-平均聚类算法第三步基本原理

k-平聚类算法第三步是指计算每个簇的中心点。在第二步中，我们将每个数据点分配到距离最的簇中，现在我们需要重新计算每个簇的中心点，以便更好地代表该簇。

Opencv k-平均聚算法第三步的步骤

  1. 计算每个簇的中心点
  2. 将中心点作为新的簇中心

示例

下面是两个Opencv k-平均聚类算法第三步的示例：

示例1：使用k-平均聚类算法对图像进行分割

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg')

# 将图像转换为一维数组
data = img.reshape((-1, 3))

# 将数据转换为32类型
data = np.float32(data)

# 定义停止条件
criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 10, 1.0)

# 随机初始化簇的中心点
k = 3
ret, label, center = cv2.kmeans(data, k, None, criteria, 10, cv2.KMEANS_RANDOM_CENTERS)

# 计算每个簇的中心点
for i in range(k):
    points = data[label.ravel() == i]
    center[i] = np.mean(points, axis=0)

# 将中心点作为新的簇中心
ret, label, center = cv2.kmeans(data, k, None, criteria, 10, cv2.KMEANS_USE_INITIAL_LABELS, center)

# 显示分割结果
center = np.uint8(center)
res = center[label.flatten()]
res2 = res.reshape((img.shape))
cv2.imshow('res2', res2)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

该示例中，我们使用k-平均聚类算法对图像进行分割。在第二步中，我们将每个数据点分配到距离最近的簇中，现在我们需要重新计算每个簇的中心点。最后，我们将中心点作为新的簇中心，并显示分割结果。

示例2：使用k-平均聚类算法对数据进行聚类

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成数据
x = np.random.randint(25, 100, 25)
y = np.random.randint(175, 255, 25)
z = np.hstack((x, y))
z = z.reshape((50, 1))
z = np.float32(z)

# 定义停止条件
criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 10, 1.0)

# 随机初始化的中心点
k = 2
ret, label, center = cv2.kmeans(z, k, None, criteria, 10, cv2.KMEANS_RANDOM_CENTERS)

# 计算每个簇的中心点
for i in range(k):
    points = z[label.ravel() == i]
    center[i] = np.mean(points, axis=0)

# 将中心点作为新的簇中心
ret, label, center = cv2.kmeans(z, k, None, criteria, 10, cv2.KMEANS_USE_INITIAL_LABELS, center)

# 显示聚类结果
plt.hist(z[label.ravel() == 0], 256, [0, 256], color='r')
plt.hist(z[label.ravel() == 1], 256, [0, 256], color='b')
plt.plot(center, np.zeros_like(center), 's', markersize=8, color='g')
plt.show()

该示例中，我们使用k-平均聚类算法对数据进行聚类。在第二步中，我们将每个数据点分配到距离最近的簇中，现在我们需要重新计算每个簇的中心点。最后，我们将中心点作为新的簇中心，并显示聚类结果。

结论

Opencv k-平均聚类算法第三步是计算每个簇的中心点的重要步骤，通过重新计算每个簇的中心点，以便更好地代表该簇。通过本文介绍，应该已经了解Opencv k-平均聚类算法第三步的基本原理、步骤和两个示例说明，需要灵活使用。

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