K - Means是一种对图像进行聚类的算法，属于无监督分割聚类方法，这种方法不对聚类进行层次划分，只是通过分析聚类的性质和均值，将像素简单地划分为不相交的聚类。...为了做品牌，我们需要从符合品牌调性的图片中提取品牌色，但一张图片的颜色有上百种 我们怎么把这些颜色归类划分 提取呢？ 有答友已经回答了该问题，我们今天就是C++实现K-means算法来解决这个问题。...means是均值的意思，在本问题背景下，均值代表每个簇的颜色均值。 指定K值后，我们随机生成五个像素坐标，并取这五个像素坐标的颜色作为五个簇的初始均值。...然后我们开始迭代，迭代次数也是自己定义的，每一次迭代，我们都遍历图像所有像素，并计算该像素与各个簇的颜色均值的颜色距离，选择最接近的簇，将该像素值加入到此簇中（以便计算该簇新的均值）。...除了K-means算法函数本身，程序还定义了一个簇类，用来存放簇的一些成员变量以及对簇的操作，例如向簇中添加一个像素，清空簇等等操作。
最后，我决定用6位通道色表示来识别背景色，这似乎是两个极端之间的一个最佳选择。 分离前景色 一旦识别出背景色，就可以根据图像中每个像素与背景色的相似程度来进行阈值计算。...将得到的像素点重新放进RGB空间并计算每个像素对应的坐标，可以看到新的散点图呈现簇状，每一个颜色会形成自己的色块： 由three.js提供支持的交互式三维图 现在我们的目标是将原始的图像（24位/像素）...为了实现这个目标，我们通过数据驱动的方式，也就是利用上图中的“簇状”特性，选择每个色簇的中心坐标来表示这一组颜色。用术语说，我们将通过聚类分析来解决一个色彩量化问题（其实是向量量化）。...具体的做法是，通过k-means算法在一个颜色簇中找到一个点，这个点到其他每个点的平均距离之和最小。...当图像转换为索引颜色时，每个前景色像素的颜色将被替换为距其最近的中心点的颜色。最后，包围每个颜色簇的圆表示每个中心点距相关像素的最远距离。
更新聚类中心： 对于每个簇，计算其中所有数据点的平均值，将该平均值作为新的聚类中心。这一步相当于重新调整簇的位置，以使得簇内样本的方差最小化。 重复迭代： 重复步骤2和步骤3，直到满足停止条件。...分配： 将每个数据点分配到最近的聚类中心所属的簇。 更新： 计算每个簇的新中心，以簇内样本的平均值表示。 迭代： 重复分配和更新步骤，直到满足停止条件。...算法实现： 使用C++实现K-均值聚类算法，包括聚类中心初始化、数据点分配、聚类中心更新等关键步骤。 d. 参数调优： 尝试不同的K值，通过评估指标（如簇内平方和）选择最优的K值。...2.4 研究体会 项目搭建和数据处理： 在C++语言的实践中，深入学习了基本结构和语法，掌握了在Visual Studio Code环境下创建C++项目的步骤。...算法实现： 深入研究了K-均值聚类的核心步骤，包括聚类中心的初始化、数据点的分配和聚类中心的更新。 利用C++的强类型特性更好地理解了算法中涉及的数据结构和操作。
算法先随机指定选取K个点做为初始聚集的簇心,分别计算每个样本点到 K个簇核心的余弦距离，找到距离最近的核心点，将它归属到对应的簇，所有点都归属到簇之后， M个点就分为了 K个簇。...之后重新计算每个簇的重心，将其定为新的“核心”，重复上述步骤直到新核心不再改变为止或者改变距离达到一定值后中止。那么最终的K个簇就是最终的聚类结果。...k-means算法试图最小化失真，其定义为每个观测向量与其主质心之间距离的平方之和。通过迭代地将观测结果重新分类为星系团，并重新计算中心体，直到得到一个中心体稳定的构型，从而达到最小值。...那么VQ实际就是先把输入的图像进行-means聚类，完成后只保留最终留下的K个簇质心，簇上的其它点全部近似化为质心来进行存储，用这样的方式来进行压缩。...VAE的主要思想是他认为图像、声音等信息是由多个隐变量（latent arrtibute)，比如对于人的面部图像来说就由笑容，肤色、发色、发型等变量决定，那么VAE网络就先把图像中的笑容，肤色、发色、发型等变量识别出来
蓝色通道的2D t-SNE投影 在每个图像上，可以看到不同的像素组。对这些蛇类组的解释是，每个组都描述了该色彩通道中的相似色调。...该实验的聚类算法是k-means，一种无监督学习算法，以这样一种方式聚类数据观察，即每个点与其他点相似。对于这个项目，去了k=10，意味着将获得10种主色。 以下代码显示了该过程。...，其中每个颜色块的长度与上面计算的百分比成比例。...注意白色是主色之一。 ? 樟宜机场令人惊叹的Rain Vortex。不是50灰色，但几乎在那里。 ? 鱼尾狮。这个由蓝色和绿色制成。 ? 滨海湾金沙。该算法发现朴实的色调是最常见的色彩。 ?...山和反射。这个的主色似乎来自天空和树林。 ? 因斯布鲁克。这个有棕褐色的氛围。 ? 另一座山及其倒影。老实说，很惊讶算法没有找到蓝色。 ? 自然框架。白人，黑人和蓝调。
01.简介 本期我们将一起实现基于K-Means聚类算法的主色提取。在深入研究代码之前，让我们先了解一下K-Means算法的背景知识。...返回TrainKMeans函数，调整图像大小后，我将图像转换为numpy数组，然后将其重塑为3维矢量以表示下一步的RGB值。 现在，我们准备在图像中创建颜色簇。...我们已经将RGB值标准化为0到1的范围，然后将它们转换为各自的十六进制代码。现在，我们有了每个颜色簇的十六进制代码。 在下一步中，我们将使用findColorName（）函数查找每种颜色的名称。...接下来将初始化一个空的数据框cluster_map，并创建一个名为position的列，该列保存图像和列簇中存在的每个数据点（像素）的RGB值，我存储了每个数据点（像素）被分组到的簇号。...然后，在color和color_name列中，我为图像的每个像素存储了十六进制代码及其各自的颜色名称。最后，我们返回了cluster_map数据框和kmeans对象。
监督与无监督学习 在监督学习中，系统试图从之前给出的例子中学习。（在无监督学习中，系统试图直接从给出的例子中找到模式）。...紫罗兰色：Setosa，绿色：Versicolor，黄色：Virginica 聚类 在聚类中，数据被分成几个组。简单的说，目的是将具有相似特征的群体分开并将它们分配到簇中。 可视化例子： ?...在上图中，左边的图像是没有完成分类的原始数据，右边的图像是聚类的（根据数据的特征对数据进行分类）。当给出要预测的输入时，根据它的特征检查它所属的簇，并进行预测。...基于每个点之间的质心距离，下一个给定的输入被分离成最近的簇。然后，重新计算所有簇的质心。 簇的每个质心都是定义所得到的组的特征值的集合。检查质心特征权重可以用来定性地解释每个簇代表什么类型的组。...在K均值聚类中，当我们从簇的任意选择开始时，多次运行算法产生的结果可能会有所不同。而结果在分层聚类中可复现。 当簇的形状是超球面时（如二维中的圆，三维中的球），K均值工作良好。
柱形图具有下列图表子类型： 簇状柱形图和三维簇状柱形图 簇状柱形图比较各个类别的数值。簇状柱形图以二维垂直矩形显示数值。三维簇状柱形图仅以三维格式显示垂直矩形，而不以三维格式显示数据。...没有特定顺序的名称（例如，项目名称、地理名称或人名）。 堆积柱形图和三维堆积柱形图 堆积柱形图显示单个项目与整体之间的关系，它比较各个类别的每个数值所占总数值的大小。...百分比堆积柱形图和三维百分比堆积柱形图 这些类型的柱形图比较各个类别的每一数值所占总数值的百分比大小。百分比堆积柱形图以二维垂直百分比堆积矩形显示数值。...三维百分比堆积柱形图以三维格式显示垂直百分比堆积矩形，而不以三维格式显示数据。当有三个或更多数据系列并且希望强调所占总数值的大小时，尤其是总数值对每个类别都相同时，您可以使用百分比堆积柱形图。...三维柱形图 三维柱形图使用可修改的三个轴（水平轴、垂直轴和深度轴），可对沿水平轴和深度轴分布的数据点（数据点：在图表中绘制的单个值，这些值由条形、柱形、折线、饼图或圆环图的扇面、圆点和其他被称为数据标记的图形表示
所以整个算法并没有应用到人工预分割时给每个像素分配的区域，只用到了选取的几个颜色。...//簇的一个容器，来跟踪图像的变化 vector clusters; //【1】处理color种子点 int rand_x, rand_y; Vec3b...for (int i = 0; i < iterations; i++) { //在每次迭代中，我们重新初始化一些变量，例如距离和索引，这将帮助我们在每次迭代中找到集群最小阈值和索引...float distance; int index; //【3】遍历图像每个像素，以选择它们属于哪个集群 : for (int x =...Mat showImage = Mat(srcImage_.size(),CV_8UC3); for (quint64 k = 0; k < clusters.size(); k++) {//遍历每个簇
另外一个聚类中，1、2、9为一个聚类簇，说明这几类别中的变量特征类似。...从每个类别的倾向程度来看，分类1中，主要的样本区的是西餐餐厅。每次的消费在20到30元之间。年收入在8万到12万之间，说明这些样本的收入较高。其中，行政主管所占的百分比较高。有少量的创意总监。...从每个类别的倾向程度来看，分类5中，主要的样本区的是中餐餐厅。 主要的职业为电工和电话销售以及教师。 从每个类别的倾向程度来看，分类6中，主要的样本去的是排挡餐厅。...---- 最受欢迎的见解 1.R语言k-Shape算法股票价格时间序列聚类 2.R语言基于温度对城市层次聚类、kmean聚类、主成分分析和Voronoi图 3.R语言对用电负荷时间序列数据进行K-medoids...：亚洲国家地区生活幸福质量异同可视化 8.PYTHON用户流失数据挖掘：建立逻辑回归、XGBOOST、随机森林、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯模型和KMEANS聚类用户画像 9.R语言基于Keras的小数据集深度学习图像分类
本次内容介绍条形图的绘制，包括基本条形图、簇状条形图、频数条形图、堆积条形图、百分比条形图。 下次将介绍如何对条形图着色、调整条形图的宽度和间距、添加数据标签等内容。...以gcookbook包中的cabbage_exp数据集为例，该数据集包含两个分类变量Cultivar和Date和一个连续变量Weight。...有时候，我们想额外添加一个分类变量跟x轴上的分类变量一起对数据进行分组。 此时，可通过将该分类变量映射给fill参数来绘制簇状条形图，这里的fill参数用来指定条形的填充色。...，本例中对应的是填充色（fill）。...演示数据 同上，以gcookbook包中的cabbage_exp数据集为例，该数据集包含两个分类变量Cultivar和Date和一个连续变量Weight。
本文将介绍如何在Python3中使用OpenCV实现对图像处理的灰度变换： 灰度化处理，二值化处理，伽马变换，对数变换，反向变换 ? 电脑环境准备 Python版本： Python3.7 ?...灰度图像中每个像素仅具有一种样本颜色，其灰度是位于黑色与白色之间的多级色彩深度，灰度值大的像素点比较亮，反之比较暗，像素值最大为255（表示白色），像素值最小为0（表示黑色）。 ?...No.2 二值化处理 Opencv中的图像的二值化，就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的只有黑和白的视觉效果。...可用于增强图像的暗部细节。 灰度图像的对数变换一般表示如公式所示： DB=C*log(1+ DA) 其中c为尺度比较常数，DA为原始图像灰度值，DB为变换后的目标灰度值。...No.5 灰度图像的反色变换 Opencv中的反色变换：对原图像像素值的颜色进行反转，即黑色变为白色，白色变为黑色。
通过将模板检测和聚类检测集成在一个统一的框架中来解决上述两个问题。如Figure 2所示： ?...最终将检测结果融合到全局图像上。 2. 具体方法 如Figure 2所示，航空图像的检测分为3个阶段，簇区域提取，簇区域的精细检测和检测结果融合。...然后将簇区域和全局图像的初始检测结果输入到ScaleNet，对每个簇区域估计合适的尺度。利用尺度信息将簇区域进行缩放，然后使用DetecNet进行精细检测。...值得注意的是，CPNet的学习是有监督的过程，关于如何在公共数据集上产生簇的标签信息请参见补充材料。 2）迭代簇合并（ICM） ?...如Figure 4所示， ? Figure 4 ScaleNet接收骨干网络提取的特征映射，簇边界框和全局图像的初始检测结果作为输入，输出簇中目标的相对尺度偏移。这里初始检测结果是从检测子网获得的。
以下内容由摹客团队翻译整理，仅供学习交流，摹客iDoc是支持智能标注和切图的产品协作设计神器。 如何在网页设计中正确应用色彩？ 在网页设计中正确应用色彩从来都不是一件容易的事情！...简单地说，色彩理论就是色彩在色轮上相互作用背后的科学。在设计中，色彩理论带给设计者的配色灵感非常受用。最常见的配色结构是三色系、互补色和相似色。 ?...使用这个法则时需注意，60%的部分代表的是主色，30%代表副色，10%应该是强调色。这个比例的配色是最赏心悦目的，因为它可以让视觉元素逐渐浮现，层层递进。 ?...例如，如果需要访客注意到网站的某个特定区域(如CTA按钮)，设计可以使用两种对比度很高的颜色，如橙色和绿色，或红色和蓝色分别应用于网站背景和按钮。 ?...——arosto 处理多个图像可能有些棘手，因为你必须在设计中找到一种保持颜色和谐的方法。在这种情况下，以下几种方法可以有效平衡你的图像。
例如，市场营销中的客户细分、图像处理中的图像分割、文本分析中的文档聚类等。 降维 降维技术用于减少数据的维度，以便更好地可视化和分析数据。...例如，主成分分析（PCA）和t-SNE常用于高维数据的降维和可视化，帮助研究人员发现数据中的潜在结构和模式。 异常检测 无监督学习还用于检测数据中的异常点或异常模式。...主成分分析（PCA）和t-SNE是两种常见的降维技术。 生成模型 生成模型如生成对抗网络（GAN）和变分自编码器（VAE）近年来在无监督学习中取得了显著的进展。...迭代分裂：在每一步中，选择一个簇并将其拆分为两个子簇，重复这一过程直到每个数据点成为一个独立的簇或达到预设的簇数。 2.2.2 距离度量 层次聚类中，定义簇之间的距离是关键步骤。...图像处理：图像中的目标检测和分割。 金融分析：异常交易行为检测，识别潜在的欺诈行为。
L*a*b* 颜色空间是从 CIE XYZ 三色值派生的。L*a*b* 空间包含光度层 'L*'、色度层 'a*'（表示颜色落在沿红-绿轴的位置）和色度层 'b*'（表示颜色落在沿蓝-黄轴的位置）。...它将对象划分为若干分区，使每个簇中的对象尽可能彼此靠近，并尽可能远离其他簇中的对象。K 均值聚类要求您指定要划分的簇数和用于量化两个对象之间距离的距离度量。...用像素的标签标注图像中的每个像素。...，可以按颜色分离 hestain.png 中的对象，这将产生三个图像。...提取此簇中像素的亮度值，并使用 imbinarize 用全局阈值对其设置阈值。掩膜 is_light_blue 给出了浅蓝色像素的索引。
问题3：图表配色与光大证券的关联性不强 报告中用棕红色贯穿始终，这也是光大证券官网和logo的主色，然而与辅助色的关联性比较差。...标准化3：确定图表主题色 原报告中图表的配色与官网和logo建立的是不完整的联系，与主色相关、与辅助色无关，这里保留主色，并从iSlide中找到光大证券的配色方案，综合后将咖啡色、金色和蓝色作为辅助色，...方案确定了，一起开启定制之旅吧 ---- 图表1：用簇状柱形图表示同一个季度内不同行业的收益很适合（横向比较），但在比较同一个行业内多个连续季度的收益变化时（纵向比较），没有折线图的效果好。...做出如下调整： ①将簇状柱形图更改为带误差线的折线图，利用数据标记的上、下位置进行横向比较，利用折线的趋势变化进行纵向比较。...做出如下调整： ①保留原表格框架，为周涨幅、月涨幅和年涨幅添加条件格式中的图标，让读者更容易区分正负涨幅。 ②取消主体部分中的隔行填充，改为虚线边框，避免和背景填充产生冲突。 05.
在每个条件下识别每个簇的保守标记。 识别特定簇之间差异表达的标记。 我们之前的聚类分析结果如下： 记住，我们在聚类分析中遇到了以下问题： 簇 7 和 20 的细胞类型标识是什么？...缺点： min.diff.pct：在簇中表达基因的细胞百分比与在所有其他簇中表达基因的细胞百分比之间的最小百分比差异。...请注意，为每个组（在我们的示例中为 Ctrl 和 Stim）计算相同的统计数据集，最后两列对应于两个组的组合 p 值。...condition_pct.1: 在簇中检测到基因的细胞百分比 condition_pct.2: 在其他簇中平均检测到该基因的细胞百分比 condition_p_val_adj: 条件的调整 p 值，基于使用数据集中所有基因的...此外，有趣的是，如果大多数表达标记的细胞都在我感兴趣的簇中，如 pct.1 很低，比如 0.3，它可能不是正确的标记。如上所述，这两个也是运行函数时可能包含的参数。 6.1.
在图像中，边缘通常是指图像灰度值变化的位置，如物体边缘、纹理等。 常见的基于边缘的分割方法包括Canny算法、Sobel算法、Prewitt算法等。...其中，K-means聚类算法是一种经典的聚类算法，它将像素根据它们的特征进行分组。在图像分割中，通常将每个像素的颜色和空间信息作为特征，然后将它们分成不同的聚类，每个聚类即为一个区域。...它的主要思想是将图像看成一个地形图，通过计算梯度来确定图像中的高地和低地，然后将高地和低地通过水流分割成不同的区域。 分水岭算法基于图像形态学的基本概念，如腐蚀、膨胀、开运算和闭运算等。...计算最小割：利用最小割算法，在图中找到一个割，使得割的代价最小。这个割将图分成两部分，一部分被割掉，另一部分保留。 分割图像：根据最小割得到的割将图像分成两部分，分别对应于原图中被割掉和保留的像素。...在图像分割中，将每个像素点看成一个数据点，然后将这些像素点分为k个类别，每个类别对应一个簇，最后对每个簇内的像素点赋予相同的灰度值，即可完成分割。
每个都有自己的优点和缺点：识别每个簇的所有标记：该分析将每个簇与所有其他簇进行比较，并输出差异表达的基因。可用于识别未知簇和提高对假设细胞类型的置信度。...min.diff.pct：在簇中表达基因的细胞百分比与在所有其他簇中表达基因的细胞百分比之间的最小百分比差异。...请注意，为每个组（在我们的示例中为 Ctrl 和 Stim）计算相同的统计数据集，最后两列对应于两个组的组合 p 值。...condition_pct.1: 在簇中检测到基因的细胞百分比condition_pct.2: 在其他簇中平均检测到该基因的细胞百分比condition_p_val_adj: 条件的调整 p 值，基于使用数据集中所有基因的...此外，有趣的是，如果大多数表达标记的细胞都在我感兴趣的簇中，如 pct.1 很低，比如 0.3，它可能不是正确的标记。如上所述，这两个也是运行函数时可能包含的参数。6.1.
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