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所以我遇到了这个问题，它说：

您需要在绿色（草）背景下识别移动（红色）板球。假设彩色图像和光流场都可用，简要描述您将如何使用 K-means 分割解决此任务。

我的答案是定义 2 个簇，因为有两种颜色。由于您有光流，您可以识别板球，并使用该球内的集群来得出每个集群的平均值。然后开始k-means。

你觉得我的解释有道理吗？如果是这样，我不明白为什么我们需要使用 k-means 算法来分割我们已经知道其光流的图像（因此可以分割开始）。想法？谢谢你的帮助！

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您可以使用 k-means 根据流量找到所有对象（草和球）的平均速度。因此场景可以分为移动物体（球）和非移动物体（草）..这将是我的猜测......

于 2011-01-12T04:22:49.993 回答