Question

在深入探讨我的问题之前，我想让你知道我在这个论坛上读过其他帖子，但没有人关注我的问题。特别是帖子here回答了“如何做到这一点？”的问题。使用k-means，虽然我已经知道我必须使用它，但我想知道为什么我的实现不起作用。

我想使用k-means算法根据颜色将输入图像的像素划分为簇。然后，在完成此类任务后，我希望每个像素都具有已分配给它的群集中心的颜色。以OpenCV示例和Web上检索的其他内容为参考，我设计了以下代码：

#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include <iostream>

using namespace std;
using namespace cv;


int main( int argc, char** argv )
{

    Mat src = imread( argv[1], 1 );

    // reshape matrix
    Mat resized(src.rows*src.cols, 3, CV_8U);
    int row_counter = 0;

    for(int i = 0; i<src.rows; i++)
    {
        for(int j = 0; j<src.cols; j++)
        {
            Vec3b channels = src.at<Vec3b>(i,j);
            resized.at<char>(row_counter,0) = channels(0);
            resized.at<char>(row_counter,1) = channels(1);
            resized.at<char>(row_counter,2) = channels(2);

            row_counter++;
        }
    }

    //cout << src << endl;

    // change data type
    resized.convertTo(resized, CV_32F);

    // determine termination criteria and number of clusters
    TermCriteria criteria(TermCriteria::COUNT + TermCriteria::EPS, 10, 1.0);
    int K = 8;

    // apply k-means
    Mat labels, centers;
    double compactness = kmeans(resized, K, labels, criteria, 10, KMEANS_RANDOM_CENTERS, centers);

    // change data type in centers
    centers.convertTo(centers, CV_8U);

    // create output matrix
    Mat result = Mat::zeros(src.rows, src.cols, CV_8UC3);

    row_counter = 0;
    int matrix_row_counter = 0;
    while(row_counter < result.rows)
    {
        for(int z = 0; z<result.cols; z++)
        {
            int index = labels.at<char>(row_counter+z, 0);
            //cout << index << endl;
            Vec3b center_channels(centers.at<char>(index,0),centers.at<char>(index,1), centers.at<char>(index,2));
            result.at<Vec3b>(matrix_row_counter, z) = center_channels;
        }

        row_counter += result.cols;
        matrix_row_counter++;
    }

    cout << "Labels " << labels.rows << " " << labels.cols << endl;
    //cvtColor( src, gray, CV_BGR2GRAY );
    //gray.convertTo(gray, CV_32F);

    imshow("Result", result);
    waitKey(0);


    return 0;
}

无论如何，在计算结束时，我只是得到一个黑色图像。你知道为什么吗？奇怪的是，如果我将结果矩阵初始化为

Mat result(src.size(), src.type())

在算法结束时，它将精确显示输入图像，而不进行任何分割。

特别是，我有两个疑问：

1）将矩阵调整大小的每一行上的像素的RGB值按照我的方式放置是否正确？有没有办法没有循环呢？

2）在k-means函数完成工作之后， center 的内容到底是什么？它是一个3列矩阵，它是否包含簇中心的RGB值？

感谢您的支持。

Answer 1

- 下面发布的OpenCV程序将用户首选颜色分配给图像中的特定像素值

- ScanImageAndReduceC()是OpenCV中预定义的方法，用于扫描图像的所有像素

- I.atuchar>(10, 10) = 255; 用于访问图片的特定像素值

以下是代码：

Mat& ScanImageAndReduceC(Mat& I) {
// accept only char type matrices CV_Assert(I.depth() == CV_8U); int channels = I.channels(); int nRows = I.rows; int nCols = I.cols * channels; if (I.isContinuous()) { nCols *= nRows; nRows = 1; } int i, j; uchar* p; for (i = 0; i < nRows; ++i) { p = I.ptr<uchar>(i); for (j = 0; j < nCols; ++j) { I.at<uchar>(10, 10) = 255; } } return I; } -------Main Program------- Calling the above method in our main program
CV_Assert(I.depth() == CV_8U);

}

OpenCV：无法使用k-means获得图像分割

1 个答案: