在 OpenCV 中使用 k-means 进行颜色分类答案

【问题标题】：Color classification with k-means in OpenCV在 OpenCV 中使用 k-means 进行颜色分类
【发布时间】：2012-07-09 20:17:22
【问题描述】：

我想使用K-Means 算法对大量图像进行聚类。我想设置集群，以便每个集群代表图像的主色或色调。我在Colour Image Clustering using K-Means@

的论文中读到了一些关于此的内容

有人有想法在 OpenCV 中执行此操作吗？

也许我可以比较每张图片的直方图。但是如果我有很多照片，那需要很长时间

【问题讨论】：

标签： opencv computer-vision cluster-analysis

【解决方案1】：

您可以对图像进行矢量化，使每一行都是一组 RGB，然后使用 cv::kmeans 进行聚类，例如：

    std::vector<cv::Mat> imgRGB;
    cv::split(img,imgRGB);
    int k=5;
    int n = img.rows *img.cols;
    cv::Mat img3xN(n,3,CV_8U);
    for(int i=0;i!=3;++i)  
      imgRGB[i].reshape(1,n).copyTo(img3xN.col(i));
    img3xN.convertTo(img3xN,CV_32F);
    cv::Mat bestLables;
    cv::kmeans(img3xN,k,bestLables,cv::TermCriteria(),10,cv::KMEANS_RANDOM_CENTERS );
    bestLables= bestLables.reshape(0,img.rows);
    cv::convertScaleAbs(bestLables,bestLables,int(255/k));
    cv::imshow("result",bestLables);
    cv::waitKey();

【讨论】：

谢谢你的这个sn-p。我也可以对颜色直方图进行聚类吗？
我相信你可以，但是使用建议的代码你需要复制每个 bin N 次，当 N 是 bin 值时。