OpenCV3.3中K-Means聚类接口简介及使用

    OpenCV3.3中给出了K-均值聚类(K-Means)的实现，即接口cv::kmeans，接口的声明在include/opencv2/core.hpp文件中，实现在modules/core/src/kmeans.cpp文件中,其中：

    下面对此接口中的参数作个简单说明：

    (1)、data：为cv::Mat类型，每行代表一个样本，即特征，即mat.cols=特征长度，mat.rows=样本数，数据类型仅支持float；

    (2)、K：指定聚类时划分为几类；

    (3)、bestLabels：为cv::Mat类型，是一个长度为(样本数，1)的矩阵，即mat.cols=1,mat.rows=样本数；为K-Means算法的结果输出，指定每一个样本聚类到哪一个label中；

    (4)、criteria：TermCriteria类，算法进行迭代时终止的条件，可以指定最大迭代次数，也可以指定预期的精度，也可以这两种同时指定；

    (5)、attempts：指定K-Means算法执行的次数，每次算法执行的结果是不一样的，选择最好的那次结果输出；

    (6)、flags：初始化均值点的方法，目前支持三种：KMEANS_RANDOM_CENTERS、KMEANS_PP_CENTERS、KMEANS_USE_INITIAL_LABELS；

    (7)、centers：为cv::Mat类型，输出最终的均值点，mat.cols=特征长度，mat.rols=K.

    一般当attempts和TermCriteria中迭代次数值越大时，聚类效果越好。

    关于K-Means聚类的简介可以参考： http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/79276668 

    以下是从数据集MNIST中提取的40幅图像，0,1,2,3四类各20张，如下图：

    关于MNIST的介绍可以参考：http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/49611549 

    测试代码如下：

#include "opencv.hpp"
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include "common.hpp"

///////////////////////////////// K-Means ///////////////////////////////
int test_opencv_kmeans()
{
	const std::string image_path{ "E:/GitCode/NN_Test/data/images/digit/handwriting_0_and_1/" };
	cv::Mat tmp = cv::imread(image_path + "0_1.jpg", 0);
	CHECK(tmp.data != nullptr && tmp.channels() == 1);
	const int samples_number{ 80 }, every_class_number{ 20 }, categories_number{ samples_number / every_class_number};

	cv::Mat samples_data(samples_number, tmp.rows * tmp.cols, CV_32FC1);
	cv::Mat labels(samples_number, 1, CV_32FC1);
	float* p1 = reinterpret_cast(labels.data);

	for (int i = 1; i <= every_class_number; ++i) {
		static const std::vector digit{ "0_", "1_", "2_", "3_" };
		CHECK(digit.size() == categories_number);
		static const std::string suffix{ ".jpg" };

		for (int j = 0; j < categories_number; ++j) {
			std::string image_name = image_path + digit[j] + std::to_string(i) + suffix;
			cv::Mat image = cv::imread(image_name, 0);
			CHECK(!image.empty() && image.channels() == 1);
			image.convertTo(image, CV_32FC1);

			image = image.reshape(0, 1);
			tmp = samples_data.rowRange((i - 1) * categories_number + j, (i - 1) * categories_number + j + 1);
			image.copyTo(tmp);

			p1[(i - 1) * categories_number + j] = j;
		}
	}

	const int K{ 4 }, attemps{ 100 };
	const cv::TermCriteria term_criteria = cv::TermCriteria(cv::TermCriteria::EPS + cv::TermCriteria::COUNT, 100, 0.01);
	cv::Mat labels_, centers_;
	double value = cv::kmeans(samples_data, K, labels_, term_criteria, attemps, cv::KMEANS_RANDOM_CENTERS, centers_);
	fprintf(stdout, "K = %d, attemps = %d, iter count = %d, compactness measure =  %f\n",
		K, attemps, term_criteria.maxCount, value);

	CHECK(labels_.rows == samples_number);
	int* p2 = reinterpret_cast(labels_.data);
	for (int i = 1; i <= every_class_number; ++i) {
		for (int j = 0; j < categories_number; ++j) {
			fprintf(stdout, "  %d  ", *p2++);
		}
		fprintf(stdout, "\n");
	}

	return 0;
}

    执行结果如下：下图中每一列表示期望是同一个label。

    GitHub： https://github.com/fengbingchun/NN_Test