OpenCV学习 kmeans实现图像分割

using namespace std;
using namespace cv;
int main()
{
	const int MAX_CLUSTERS = 5;
	Vec3b colorTab[] =
	{
		Vec3b(0, 0, 255),
		Vec3b(0, 255, 0),
		Vec3b(255, 100, 100),
		Vec3b(255, 0, 255),
		Vec3b(0, 255, 255)
	};
	Mat data, labels;
	Mat pic = imread("C:/Users/dell/Desktop/1.jpg");
	for (int i = 0; i < pic.rows; i++)
	for (int j = 0; j < pic.cols; j++)
	{
		Vec3b point = pic.at(i, j);
		Mat tmp = (Mat_(1, 3) << point[0], point[1], point[2]);
		data.push_back(tmp);
	}

	//根据浏览图片，确定k=3
	kmeans(data, 4, labels, TermCriteria(TermCriteria::EPS + TermCriteria::COUNT, 10, 1.0),
		3, KMEANS_RANDOM_CENTERS);

	int n = 0;
	//显示聚类结果，不同的类别用不同的颜色显示
	for (int i = 0; i < pic.rows; i++)
	for (int j = 0; j < pic.cols; j++)
	{
		int clusterIdx = labels.at(n);
		pic.at(i, j) = colorTab[clusterIdx];
		n++;
	}
	imshow("pic", pic);
	waitKey(0);

	return 0;
}

基本算法步骤：
初始化：从 n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心；
迭代：
    1. 根据每个聚类对象的均值（中心对象），计算每个对象与这些中心对象的距离；并根据最小距离重新对相应对象进行分类；
    2. 由新的分类数据，重新计算每个（有变化）聚类的均值（中心对象）；
    3. 计算标准测度函数，当满足一定条件，如函数收敛时，则算法终止；如果条件不满足则循环执行。如opencv中，每次迭代，最大的聚类中心位移max_center_shift < criteria.epsilon小于精度要求时，就结束迭代。以及迭代次数超过设定的最大值时，也结束 iter >= criteria.maxCount。
结束。计算方差，及labels每个对象的分类结果，返回。
算法的时间复杂度上界为O(n*k*t), 其中t是迭代次数。属于非监督学习方法。
OpenCV中增加了参数：
attempts：使用不同的初始化条件，进行分类的次数
flag: KMEANS_RANDOM_CENTERS, KMEANS_PP_CENTERS, KMEANS_USE_INITIAL_LABELS
        kmeans算法的2个缺点：第一是必须人为指定所聚的类的个数k；第二是如果使用欧式距离来衡量相似度的话，可能会得到错误的结果，因为没有考虑到属性的重要性和相关性。为了减少这种错误，在使用kmeans距离时，一定要使样本的每一维数据归一化，不然的话由于样本的属性范围不同会导致错误的结果。