OpenCV 进行图像分割
介绍
图像分割是将数字图像划分互不相交的区域的过程，它可以降低图像的复杂性，从而使分析图像变得更简单。
图像分割技术
-
阈值法
-
基于边缘的分割
-
基于区域的分割
-
基于聚类的分割
-
基于分水岭的方法
-
基于人工神经网络的分割
在这里，我们选择基于聚类的分割
与分类算法不同，聚类算法是无监督算法。在分类算法中，用户没有预定义的一组特征、类或组。聚类算法有助于从数据中获取潜在的、隐藏的信息，例如从启发式的角度来看通常是未知的结构、聚类和分组。
基于聚类的技术将图像分割成具有相似特征的集群或不相交的像素组。凭借基本的数据聚类特性，数据元素被分割成集群，使得同一集群中的元素与其他集群相比更加相似。一些更有效的聚类算法，如 k 均值、改进的 k 均值、模糊 c 均值 (FCM) 和改进的模糊 c 均值算法 (IFCM) 被广泛用于所提出的基于聚类的方法中。
K 均值聚类算法是一种精选的、流
原文地址：https://blog.csdn.net/qq_30895747/article/details/142589990
免责声明：本站文章内容转载自网络资源，如本站内容侵犯了原著者的合法权益，可联系本站删除。更多内容请关注自学内容网（zxcms.com）！