Segmentación de imágenes basada en el algoritmo de agrupamiento de K-medias

De hecho, el algoritmo K-means es un algoritmo muy simple, tanto en términos de idea de algoritmo como de implementación específica. Pertenece a la clasificación no supervisada. Mide la similitud entre muestras de cierta manera y actualiza iterativamente el centro del grupo. Cuando el centro del grupo ya no se mueve o la diferencia de movimiento es menor que el umbral, las muestras se dividen en diferentes categorías.

Según el centro del cluster, todos los puntos de muestra se dividen en las categorías más similares. Esto requiere un entrelazamiento efectivo. La diferencia al cuadrado es el método de medición más utilizado, como se muestra a continuación

Sabemos que ya sea una imagen en escala de grises o una imagen en color RGB, existen. En realidad, la matriz de grados es gris, por lo que el formato de datos de la imagen determina la dirección de segmentación de la imagen. Usar el algoritmo de agrupación de K-means es muy fácil y muy específico.

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