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【手撕算法】K-means算法实现主题提取

K - Means是一种对图像进行聚类算法,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,只是通过分析聚类性质均值,将像素简单地划分为不相交聚类。...为了做品牌,我们需要从符合品牌调性图片中提取品牌,但一张图片颜色有上百种 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是均值意思,在本问题背景下,均值代表每个颜色均值。 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初始均值。...然后我们开始迭代,迭代次数也是自己定义,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颜色均值颜色距离,选择最接近,将该像素值加入到此(以便计算该簇新均值)。...除了K-means算法函数本身,程序还定义了一个类,用来存放一些成员变量以及对操作,例如向添加一个像素,清空等等操作。

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手把手:扫描图片又大又不清晰?这个Python小程序帮你搞定!

最后,我决定用6位通道表示来识别背景色,这似乎是两个极端之间一个最佳选择。 分离前景色 一旦识别出背景色,就可以根据图像每个像素与背景色相似程度来进行阈值计算。...将得到像素点重新放进RGB空间并计算每个像素对应坐标,可以看到新散点图呈现状,每一个颜色会形成自己块: 由three.js提供支持交互式三维图 现在我们目标是将原始图像(24位/像素)...为了实现这个目标,我们通过数据驱动方式,也就是利用上图中状”特性,选择每个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)。...具体做法是,通过k-means算法在一个颜色中找到一个点,这个点到其他每个平均距离之和最小。...当图像转换为索引颜色时,每个前景色像素颜色将被替换为距其最近中心点颜色。最后,包围每个颜色圆表示每个中心点距相关像素最远距离。

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【模式识别】探秘聚类奥秘:K-均值聚类算法解密与实战

更新聚类中心: 对于每个,计算其中所有数据点平均值,将该平均值作为新聚类中心。这一步相当于重新调整位置,以使得内样本方差最小化。 重复迭代: 重复步骤2步骤3,直到满足停止条件。...分配: 将每个数据点分配到最近聚类中心所属。 更新: 计算每个新中心,以内样本平均值表示。 迭代: 重复分配更新步骤,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K值,通过评估指标(内平方)选择最优K值。...2.4 研究体会 项目搭建和数据处理: 在C++语言实践,深入学习了基本结构语法,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-均值聚类核心步骤,包括聚类中心初始化、数据点分配聚类中心更新。 利用C++强类型特性更好地理解了算法涉及数据结构操作。

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AI换脸技术再创新高度,DeepMind发布VQ-VAE二代算法有多厉害?

算法先随机指定选取K个点做为初始聚集心,分别计算每个样本点到 K个核心余弦距离,找到距离最近核心点,将它归属到对应,所有点都归属到之后, M个点就分为了 K个。...之后重新计算每个重心,将其定为新“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K个就是最终聚类结果。...k-means算法试图最小化失真,其定义为每个观测向量与其质心之间距离平方之和。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构型,从而达到最小值。...那么VQ实际就是先把输入图像进行-means聚类,完成后只保留最终留下K个质心,其它点全部近似化为质心来进行存储,用这样方式来进行压缩。...VAE主要思想是他认为图像、声音等信息是由多个隐变量(latent arrtibute),比如对于人面部图像来说就由笑容,肤色、发、发型等变量决定,那么VAE网络就先把图像笑容,肤色、发、发型等变量识别出来

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机器学习让配色更简单

蓝色通道2D t-SNE投影 在每个图像上,可以看到不同像素组。对这些蛇类组解释是,每个组都描述了该色彩通道相似色调。...该实验聚类算法是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。 以下代码显示了该过程。...,其中每个颜色块长度与上面计算百分比成比例。...注意白色是之一。 ? 樟宜机场令人惊叹Rain Vortex。不是50灰色,但几乎在那里。 ? 鱼尾狮。这个由蓝色绿色制成。 ? 滨海湾金沙。该算法发现朴实色调是最常见色彩。 ?...山反射。这个似乎来自天空树林。 ? 因斯布鲁克。这个有棕褐色氛围。 ? 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。

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基于K-Means聚类算法颜色提取

01.简介 本期我们将一起实现基于K-Means聚类算法提取。在深入研究代码之前,让我们先了解一下K-Means算法背景知识。...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RGB值。 现在,我们准备在图像创建颜色。...我们已经将RGB值标准化为0到1范围,然后将它们转换为各自十六进制代码。现在,我们有了每个颜色十六进制代码。 在下一步,我们将使用findColorName()函数查找每种颜色名称。...接下来将初始化一个空数据框cluster_map,并创建一个名为position列,该列保存图像存在每个数据点(像素)RGB值,我存储了每个数据点(像素)被分组到号。...然后,在colorcolor_name列,我为图像每个像素存储了十六进制代码及其各自颜色名称。最后,我们返回了cluster_map数据框kmeans对象。

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数据挖掘知识脉络与资源整理(九)–柱形图

柱形图具有下列图表子类型: 状柱形图三维状柱形图 状柱形图比较各个类别的数值。状柱形图以二维垂直矩形显示数值。三维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。...没有特定顺序名称(例如,项目名称、地理名称或人名)。 堆积柱形图三维堆积柱形图 堆积柱形图显示单个项目与整体之间关系,它比较各个类别的每个数值所占总数值大小。...百分比堆积柱形图三维百分比堆积柱形图 这些类型柱形图比较各个类别的每一数值所占总数值百分比大小。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三个轴(水平轴、垂直轴深度轴),可对沿水平轴深度轴分布数据点(数据点:在图表绘制单个值,这些值由条形、柱形、折线、饼图或圆环图扇面、圆点其他被称为数据标记图形表示

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使用Python实现无监督学习

监督与无监督学习 在监督学习,系统试图从之前给出例子中学习。(在无监督学习,系统试图直接从给出例子中找到模式)。...紫罗兰:Setosa,绿色:Versicolor,黄色:Virginica 聚类 在聚类,数据被分成几个组。简单说,目的是将具有相似特征群体分开并将它们分配到。 可视化例子: ?...在上图中,左边图像是没有完成分类原始数据,右边图像是聚类(根据数据特征对数据进行分类)。当给出要预测输入时,根据它特征检查它所属,并进行预测。...基于每个点之间质心距离,下一个给定输入被分离成最近。然后,重新计算所有质心。 每个质心都是定义所得到特征值集合。检查质心特征权重可以用来定性地解释每个代表什么类型组。...在K均值聚类,当我们从任意选择开始时,多次运行算法产生结果可能会有所不同。而结果在分层聚类可复现。 当形状是超球面时(二维圆,三维球),K均值工作良好。

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SQL Server Analysis Services数据挖掘聚类分析职业、地区、餐饮消费水平数据

另外一个聚类,1、2、9为一个聚类,说明这几类别变量特征类似。...从每个类别的倾向程度来看,分类1,主要样本区是西餐餐厅。每次消费在20到30元之间。年收入在8万到12万之间,说明这些样本收入较高。其中,行政主管所占百分比较高。有少量创意总监。...从每个类别的倾向程度来看,分类5,主要样本区是中餐餐厅。 主要职业为电工电话销售以及教师。 从每个类别的倾向程度来看,分类6,主要样本去是排挡餐厅。...---- 最受欢迎见解 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、成分分析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KMEANS聚类用户画像 9.R语言基于Keras小数据集深度学习图像分类

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R语言 | 条形图绘制

本次内容介绍条形图绘制,包括基本条形图、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、调整条形图宽度间距、添加数据标签等内容。...以gcookbook包cabbage_exp数据集为例,该数据集包含两个分类变量CultivarDate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参数来绘制状条形图,这里fill参数用来指定条形填充。...,本例对应是填充(fill)。...演示数据 同上,以gcookbook包cabbage_exp数据集为例,该数据集包含两个分类变量CultivarDate一个连续变量Weight。

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ICCV 2019:航拍图像中行人像素小、目标稀疏不均匀怎么破?

通过将模板检测聚类检测集成在一个统一框架来解决上述两个问题。Figure 2所示: ?...最终将检测结果融合到全局图像上。 2. 具体方法 Figure 2所示,航空图像检测分为3个阶段,区域提取,区域精细检测检测结果融合。...然后将区域全局图像初始检测结果输入到ScaleNet,对每个区域估计合适尺度。利用尺度信息将区域进行缩放,然后使用DetecNet进行精细检测。...值得注意是,CPNet学习是有监督过程,关于如何在公共数据集上产生标签信息请参见补充材料。 2)迭代合并(ICM) ?...Figure 4所示, ? Figure 4 ScaleNet接收骨干网络提取特征映射,边界框全局图像初始检测结果作为输入,输出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

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【Python3+OpenCV】实现图像处理—灰度变换篇

本文将介绍如何在Python3使用OpenCV实现对图像处理灰度变换: 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多级色彩深度,灰度值大像素点比较亮,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图像二值化,就是将图像像素点灰度值设置为0或255,也就是将整个图像呈现出明显只有黑视觉效果。...可用于增强图像暗部细节。 灰度图像对数变换一般表示公式所示: 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为变换后目标灰度值。...No.5 灰度图像变换 Opencv变换:对原图像像素值颜色进行反转,即黑色变为白色,白色变为黑色。

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何在网页设计中正确应用色彩?

以下内容由摹客团队翻译整理,仅供学习交流,摹客iDoc是支持智能标注切图产品协作设计神器。 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事情!...简单地说,色彩理论就是色彩在轮上相互作用背后科学。在设计,色彩理论带给设计者配色灵感非常受用。最常见配色结构是三系、互补色相似。 ?...使用这个法则时需注意,60%部分代表,30%代表副,10%应该是强调色。这个比例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某个特定区域(CTA按钮),设计可以使用两种对比度很高颜色,橙色绿色,或红色蓝色分别应用于网站背景按钮。 ?...——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方法。在这种情况下,以下几种方法可以有效平衡你图像

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一文说清图表定制流程!

问题3:图表配色与光大证券关联性不强 报告中用棕红色贯穿始终,这也是光大证券官网logo,然而与辅助关联性比较差。...标准化3:确定图表主题 原报告图表配色与官网logo建立是不完整联系,与色相关、与辅助无关,这里保留,并从iSlide中找到光大证券配色方案,综合后将咖啡、金色蓝色作为辅助,...方案确定了,一起开启定制之旅吧 ---- 图表1:用状柱形图表示同一个季度内不同行业收益很适合(横向比较),但在比较同一个行业内多个连续季度收益变化时(纵向比较),没有折线图效果好。...做出如下调整: ①将状柱形图更改为带误差线折线图,利用数据标记上、下位置进行横向比较,利用折线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、月涨幅年涨幅添加条件格式图标,让读者更容易区分正负涨幅。 ②取消主体部分隔行填充,改为虚线边框,避免背景填充产生冲突。 05.

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快乐学AI系列——计算机视觉(4)图像分割

图像,边缘通常是指图像灰度值变化位置,物体边缘、纹理等。 常见基于边缘分割方法包括Canny算法、Sobel算法、Prewitt算法等。...其中,K-means聚类算法是一种经典聚类算法,它将像素根据它们特征进行分组。在图像分割,通常将每个像素颜色空间信息作为特征,然后将它们分成不同聚类,每个聚类即为一个区域。...它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高地低地,然后将高地低地通过水流分割成不同区域。 分水岭算法基于图像形态学基本概念,腐蚀、膨胀、开运算闭运算等。...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:根据最小割得到割将图像分成两部分,分别对应于原图中被割掉保留像素。...在图像分割,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,最后对每个像素点赋予相同灰度值,即可完成分割。

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单细胞分析:marker鉴定(11)

每个条件下识别每个保守标记。 识别特定之间差异表达标记。 我们之前聚类分析结果如下: 记住,我们在聚类分析遇到了以下问题: 7 20 细胞类型标识是什么?...缺点: min.diff.pct:在中表达基因细胞百分比与在所有其他中表达基因细胞百分比之间最小百分比差异。...请注意,为每个组(在我们示例为 Ctrl Stim)计算相同统计数据集,最后两列对应于两个组组合 p 值。...condition_pct.1: 在检测到基因细胞百分比 condition_pct.2: 在其他中平均检测到该基因细胞百分比 condition_p_val_adj: 条件调整 p 值,基于使用数据集中所有基因...此外,有趣是,如果大多数表达标记细胞都在我感兴趣 pct.1 很低,比如 0.3,它可能不是正确标记。如上所述,这两个也是运行函数时可能包含参数。 6.1.

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这些条形图用法您都知道吗?

通常,在使用geom_*函数绘制几何图形之前,都会添加ggplot函数生成图形对象,它们组合形式如下: ggplot(…) + geom_*(…) + geom_*(…) + … 在如上语法格式...(轴信息、边框、填充等),但要求属性值来自于原始绘图数据data; data:指定绘图所需原始数据,如果使用默认NULL值,则图形数据将来自于ggplot函数;如果指定一个明确数据框,则该数据框将覆盖...:用于设置条形图其他属性信息,统一边框、填充、透明度等; width:用于设置条形图宽度,默认为0.9比例; binwidth:该参数在条形图中已不再使用,但可以使用在绘制直方图geom_histogram..., fill = fengli) # 指定x轴变量填充变量 ) + geom_bar(stat = 'count' # 需对明细数据离散变量作频数统计 ) +...如上图所示,通过该图形可以查看内部比例差异趋势(空气质量为优、良轻度污染等级下,1~2级风力天数占比并没有较大差异,均在70%左右;对于中度污染等级而言,风力1~2级4~5级天数各占一半

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单细胞系列教程:marker鉴定(十一)

每个都有自己优点缺点:识别每个所有标记:该分析将每个与所有其他进行比较,并输出差异表达基因。可用于识别未知提高对假设细胞类型置信度。...min.diff.pct:在中表达基因细胞百分比与在所有其他中表达基因细胞百分比之间最小百分比差异。...请注意,为每个组(在我们示例为 Ctrl Stim)计算相同统计数据集,最后两列对应于两个组组合 p 值。...condition_pct.1: 在检测到基因细胞百分比condition_pct.2: 在其他中平均检测到该基因细胞百分比condition_p_val_adj: 条件调整 p 值,基于使用数据集中所有基因...此外,有趣是,如果大多数表达标记细胞都在我感兴趣 pct.1 很低,比如 0.3,它可能不是正确标记。如上所述,这两个也是运行函数时可能包含参数。6.1.

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