用于检测彩色对象的聚类算法

Question

是否可以使用任何聚类算法，使用opencv根据颜色将对象划分为2个聚类，以便能够计算2个不同颜色的数量（颜色对于所有对象不完全相同，但它们相似）图像中的物体？

到目前为止，以下代码是我所取得的成就 def getThresholdsKmeans(imageFile): im = cv2.imread(imageFile); im = ndimage.gaussian_filter(im,10) gray = cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2GRAY); gray = gray.ravel(); gray = np.float32(gray); criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER,10,1); flags = cv2.KMEANS_RANDOM_CENTERS;
compactness,labels,centers = cv2.kmeans(gray,3,criteria,10,0) print centers return centers

我使用函数返回的值并对图像进行阈值处理。

Answer 1

您可以使用cv::kmeans。
对于每个像素，提取三个颜色值并将其插入data矩阵 这导致输入图像行和三列中具有像素数的矩阵 将此矩阵用作data参数。根据您的定义，参数K将为2或3（两个彩色对象+背景颜色？）。