所以我遇到了这个问题：
您需要在绿色（草地）背景下识别移动（红色）板球。假设彩色图像和光流场均可用，请简要描述如何使用K均值分割来解决此任务。
我的回答是 - 定义2个簇，因为有两种颜色。因为你有光学流，你可以识别板球，并使用该球内的簇来得出每个簇的平均值。然后开始k-means。
你觉得我的解释有意义吗？如果是这样，我不明白为什么我们需要使用k-means算法来分割我们已经知道的光流的图像（因此可以分段开始）。想法？谢谢你的帮助！答案 0 :(得分：1)
您可以使用k-means在流量的基础上找到所有物体（草和球）的平均速度。因此，场景可以分为移动物体（球）和非移动物体（草）......这是我的猜测......