Question

我正在使用opencv kmeans来聚集从bumphull返回的点。

在我的情况下，我会得到3分。在下一个循环中，我想提供kmeans最后发现的3分。我读过我必须设置KMEANS_USE_INITIAL_LABELS。

但我如何设置初始标签/点？

这是我到目前为止所做的，但它会返回错误：

//get all convexhull points and average them in 3 groups
                    int dimensions = 2;
                    float pointsdata[sampleCount*2]; //[] = {1,1, 2,2, 6,6, 5,5, 10,10};

                    int cnt = 0;
                    for(int a=0; a<sampleCount; a++){
                        pointsdata[cnt] = convexHull[a].x;
                        cnt++;
                        pointsdata[cnt] = convexHull[a].y;
                        cnt++;
                    }

                    cv::Mat points;
                    points = cv::Mat(sampleCount,dimensions, CV_32F,pointsdata);

                    int clusterCount = 3; //i want 3 averaged points back

                    cv::Mat labels;
                    labels = cv::Mat(3,1,points.type());
                    labels.at<float>(0,0) = pointA.x;
                    labels.at<float>(0,1) = pointA.y;

                    labels.at<float>(0,2) = pointB.x;
                    labels.at<float>(0,3) = pointB.y;

                    labels.at<float>(0,4) = pointC.x;
                    labels.at<float>(0,5) = pointC.y;

                    cv::Mat centers;
                    centers = cv::Mat(clusterCount, 1, points.type());



                    kmeans(points, 3, labels, cv::TermCriteria(), 2,cv::KMEANS_USE_INITIAL_LABELS, &centers);

更新：好吧，我现在知道标签意味着输入集群中的点的索引，而不是实际坐标。所以应该更像这样。但还是错的。

cv::Mat labels;
                    labels = cv::Mat(3,1,points.type());
                    labels.at<int>(0,0) = labelA;
                    labels.at<int>(0,1) = labelB;
                    labels.at<int>(0,2) = labelC;

Answer 1

初始群集分配必须是CV_32S而不是CV_32F。您可以在matrix.cpp中看到其他条件：

CV_Assert( (best_labels.cols == 1 || best_labels.rows == 1) &&
              best_labels.cols*best_labels.rows == N &&
              best_labels.type() == CV_32S &&
              best_labels.isContinuous());

标签的值应在[0,N)范围内，其中N是行数。

Answer 2

每行需要分配一个标签。因此，在您的情况下，他们必须分配为：

cv::Mat labels;
labels = cv::Mat(3,1,points.type());
labels.at<int>(0,0) = labelA;
labels.at<int>(1,0) = labelB;
labels.at<int>(2,0) = labelC;

旁注：上面编辑中的代码错误。您已分配了三行并正在写入三列。

Answer 3

cv::Mat labels;
labels = cv::Mat(sampleCount,1,CV_32S);
for(int i = 0; i < sampleCount; i++)
    labels.at<int>(i,0) = 0;
labels.at<int>(position1, 0) = 0;
labels.at<int>(position2, 0) = 1;
labels.at<int>(position3, 0) = 2;

标签是1 * N或N * 1整数数组，用于存储样本中每个点的clusterid。所以请确保

标签的大小：1 * N或N * 1（不是1 * K或K * 1）
标签的类型：CV_32S，因为它存储了clusterid，它应该是整数
标签范围：标签中的每个元素都在[0，K）

如何使用KMEANS_USE_INITIAL_LABELS在opencv kmeans中设置初始标签

3 个答案: