python - cv.KMeans2 聚类索引不一致

Question

所以我有一个视频，上面有 3 个绿点。这些点在其周边有一堆“可追踪的好特征”。

这些点彼此相距很远，因此使用 KMeans 我很容易将它们识别为单独的集群。

问题在于集群的顺序会随着帧的变化而变化。在一个帧中，一个特定的簇是输出列表中的第一个。在下一个集群中，它是输出列表中的第二个。

它使测量角度变得困难。

除了编写额外的代码将每个列表与前一帧的列表进行比较之外，有没有人遇到过这个问题或者可以想到一个修复方法？

Answer 1

由于 k-means 是一种随机方法，即使多次分析同一帧，您也可能会遇到此问题。

尝试使用之前的帧聚类中心作为 k-means 的初始中心。这可能使排序对您来说足够稳定，甚至可以显着加快 k-means（假设绿点不会移动得太快）。

或者，只需尝试重新排序均值，使它们最接近之前的图像均值。