opencv - 在 OpenCV 中使用 k-means 进行颜色分类

Question

我想用算法对很多图像进行K-Means聚类。我想设置集群，以便每个集群代表图像的主色或色调。我在使用 K-Means 的彩色图像聚类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？

也许我可以比较每个图像的直方图。但是如果我有很多照片需要很长时间

Answer 1

您可以对图像进行矢量化，使每一行都是一组 RGB，而不是用于cv::kmeans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();