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Python图像处理(11):k均值

作者:北京夜明珠节能科技有限公司 来源:www.ymzjn.com 发布时间:2017-09-08 22:59:45
Python图像处理(11):k均值

K均值是一个经典的聚类算法,我们试试在python下使用它。

首先以(-1.5, -1.5)和(1.5, 1.5)为中心点各生成10个点的随机坐标值,我们希望用K均值算法将它们正确的分类。

# 创建测试的数据点,2类 # 以(-1.5, -1.5)为中心 rand1 = np.ones((10,2)) * (-2) + np.random.rand(10, 2) print(rand1) # 以(1.5, 1.5)为中心 rand2 = np.ones((10,2)) + np.random.rand(10, 2) print(rand2) # 合并随机点 data = np.vstack((rand1, rand2))

接下来kmeans出场。

这个函数的python原型为:

In [14]: help(cv2.kmeans)

Help on built-in function kmeans:

kmeans(...)

kmeans(data, K,bestLabels, criteria, attempts, flags[, centers]) -> retval, bestLabels,centers

在我们的脚本中调用它:

# kmeans (ret, label, center) = cv2.kmeans(data, 2, None, (cv2.TERM_CRITERIA_EPS | cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 10, 0.1), 10, cv2.KMEANS_RANDOM_CENTERS )

通过此函数我们得到了2个类别的中心点和每个点所属的类别。

最后按分类显示:

# 按label进行分类显示 idx = np.hstack((label, label)) for i in range(0, 2) : type_data = data[idx == i] type_data = np.reshape(type_data, (type_data.shape[0] / 2, 2)) plt.plot(type_data[:,0], type_data[:,1], 'o') plt.show()

很好的一个结果:


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