opencv - 如何使用kmeans2估计颜色量化的簇数

Question

我想用 kmeans2 算法量化一些图像。我的问题是找到（接近）最佳集群数。

有人知道如何估计集群的数量吗？我的想法是在 hsv-color-space 中创建色调的累积直方图。但我不知道如何使用这些信息来估计计数。

问候

Answer 1

我个人使用以下方法：

伪代码：

int k = 1;
double oldCompactness = std::numeric_limits<double>::max();
double compactness = kmeans(data, k);
while( compactness/oldCompactness < threshold ) {
    oldCompactness = compactness;
    k = k + 1;
    compactness = kmeans(data, k);
}

紧凑性随着集群数量的增加而降低（如果集群与数据点一样多，它应该变为零）。

我应该指出，集群的最佳数量非常依赖于应用程序。例如，在您的应用程序中，我不知道您是否更喜欢高数据缩减（低 k）或良好的视觉表示（高 k）或折衷（介于两者之间）。

你可以在这里寻找更多/更好的想法。或者在这里（第 8 周），如果您喜欢视频。