opencv kmeans 예제

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평소와 같이 좋은 ol`C ++를 사용합시다. (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. 이제 세 가지 예제와 함께 K-Means 알고리즘을 적용하는 방법을 살펴보겠습니다. 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: 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. 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. 알고리즘을 실행하기 위해 호출해야 하는 함수는 백혈구의 핵만 볼 수 있으므로 정말 놀라운 결과입니다. 물론, 이것은 이상적인 케이스에 매우 가깝지만 K-means의 힘을 보기에 충분합니다. 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.

시도가 1이면 반환되는 값은 발생한 유일한 반복의 압축성입니다. 시도가 1을 초과하는 경우 반환되는 최종 레이블은 압축성이 가장 낮은 레이블입니다. . 감독되지 않는 알고리즘으로서 적응, 매개 변수 튜닝 및 개발자의 지속적인 피드백을 요구하므로 개념을 효과적으로 사용하려면 개념에 대한 이해가 필수적입니다. . 클러스터 중심을 찾아 클러스터 주위에 입력 샘플을 그룹합니다. 플래그 : 이 플래그는 초기 중심을 사용하는 방법을 지정하는 데 사용됩니다. cv2 : 일반적으로 두 개의 플래그가 이것에 사용됩니다. KMEANS_PP_CENTERS 및 cv2.

KMEANS_RANDOM_Centers. K-Means는 지정된 점 집합에서 클러스터를 감지하는 알고리즘입니다.

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