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我正在使用 opencv kmeans 对从凸包返回的点进行聚类。

就我而言，我会得到 3 分。在下一个循环中，我想为 kmeans 提供最后找到的 3 个点。我读到我必须设置 KMEANS_USE_INITIAL_LABELS。

但是我如何设置初始标签/点？

这是我到目前为止所拥有的，但它返回错误：

//get all convexhull points and average them in 3 groups
                    int dimensions = 2;
                    float pointsdata[sampleCount*2]; //[] = {1,1, 2,2, 6,6, 5,5, 10,10};

                    int cnt = 0;
                    for(int a=0; a<sampleCount; a++){
                        pointsdata[cnt] = convexHull[a].x;
                        cnt++;
                        pointsdata[cnt] = convexHull[a].y;
                        cnt++;
                    }

                    cv::Mat points;
                    points = cv::Mat(sampleCount,dimensions, CV_32F,pointsdata);

                    int clusterCount = 3; //i want 3 averaged points back

                    cv::Mat labels;
                    labels = cv::Mat(3,1,points.type());
                    labels.at<float>(0,0) = pointA.x;
                    labels.at<float>(0,1) = pointA.y;

                    labels.at<float>(0,2) = pointB.x;
                    labels.at<float>(0,3) = pointB.y;

                    labels.at<float>(0,4) = pointC.x;
                    labels.at<float>(0,5) = pointC.y;

                    cv::Mat centers;
                    centers = cv::Mat(clusterCount, 1, points.type());



                    kmeans(points, 3, labels, cv::TermCriteria(), 2,cv::KMEANS_USE_INITIAL_LABELS, &centers);

更新：好的，我现在知道标签意味着输入集群中点的索引，而不是实际坐标。所以应该更像这样。但还是错了。

cv::Mat labels;
                    labels = cv::Mat(3,1,points.type());
                    labels.at<int>(0,0) = labelA;
                    labels.at<int>(0,1) = labelB;
                    labels.at<int>(0,2) = labelC;
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3 回答 3

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初始集群分配的类型必须是CV_32Snot CV_32F。您可以在 matrix.cpp 中看到其他条件：

CV_Assert( (best_labels.cols == 1 || best_labels.rows == 1) &&
              best_labels.cols*best_labels.rows == N &&
              best_labels.type() == CV_32S &&
              best_labels.isContinuous());

标签的值应在行数的范围[0,N)内。N

于 2014-03-25T23:49:01.890 回答
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需要为每行分配一个标签。因此，在您的情况下，他们必须分配为：

cv::Mat labels;
labels = cv::Mat(3,1,points.type());
labels.at<int>(0,0) = labelA;
labels.at<int>(1,0) = labelB;
labels.at<int>(2,0) = labelC;

附带说明：您在上述编辑中的代码是错误的。您已分配三行并正在写入三列。

于 2012-04-20T05:20:53.200 回答
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cv::Mat labels;
labels = cv::Mat(sampleCount,1,CV_32S);
for(int i = 0; i < sampleCount; i++)
    labels.at<int>(i,0) = 0;
labels.at<int>(position1, 0) = 0;
labels.at<int>(position2, 0) = 1;
labels.at<int>(position3, 0) = 2;

标签是一个 1*N 或 N*1 整数数组，用于存储样本中每个点的 clusterid。所以请确保

  1. 标签大小：1*N 或 N*1（不是 1*K 或 K*1）
  2. 标签类型：CV_32S，因为它存储clusterid，所以应该是整数
  3. 标签的范围：标签中的每个元素都在 [0, K)
于 2017-01-04T06:18:50.353 回答