opencv K均值聚类(python)

K均值聚类

• 预测的是一个离散值时，做的工作就是“分类”。

• 预测的是一个连续值时，做的工作就是“回归”。

机器学习模型还可以将训练集中的数据划分为若干个组，每个组被称为一个“簇（cluster）”。这种学习方式被称为“聚类（clusting）”，它的重要特点是在学习过程中不需要用标签对训练样本进行标注。也就是说，学习过程能够根据现有训练集自动完成分类（聚类）。

根据训练数据是否有标签，可以将学习划分为监督学习和无监督学习。

K近邻、支持向量机都是监督学习，提供有标签的数据给算法学习，然后对数据分类

聚类是无监督学习，事先并不知道分类标签是什么，直接对数据分类。

聚类能够将具有相似属性的对象划分到同一个集合（簇）中。

聚类方法能够应用于所有对象，簇内的对象越相似，聚类算法的效果越好。

K均值聚类的基本步骤

K均值聚类是一种将输入数据划分为k个簇的简单的聚类算法，该算法不断提取当前分类的中心点（也称为质心或重心），并最终在分类稳定时完成聚类。

从本质上说，K均值聚类是一种迭代算法。

在实际处理过程中需要进行多轮的迭代，直到分组稳定不再发生变化，即可认为分组完成。

K均值聚类算法的基本步骤如下：

1. 随机选取k个点作为分类的中心点。
2. 将每个数据点放到距离它最近的中心点所在的类中。
3. 重新计算各个分类的数据点的平均值，将该平均值作为新的分类中心点。
4. 重复步骤2和步骤3，直到分类稳定。

可以是随机选取k个点作为分类的中心点，也可以是随机生成k个并不存在于原始数据中的数据点作为分类中心点。

距离最近: 要进行某种形式的距离计算。（在具体实现时，可以根据需要采用不同形式的距离度量方法。）

K均值聚类模块

OpenCV提供了函数cv2.kmeans()来实现K均值聚类。

该函数的语法格式为：

retval, bestLabels, centers=cv2.kmeans(data, K, bestLabels, criteria, attempts, 
flags) 

• data：输入的待处理数据集合，应该是np.float32类型，每个特征放在单独的一列中。
• K：要分出的簇的个数，即分类的数目，最常见的是K=2，表示二分类。
• bestLabels：表示计算之后各个数据点的最终分类标签（索引）。实际调用时，参数bestLabels的值设置为None。
• criteria：算法迭代的终止条件。当达到最大循环数目或者指定的精度阈值时，算法停止继续分类迭代计算。该参数由3个子参数构成，分别为type、max_iter和eps。
  • type表示终止的类型，可以是三种情况
    • cv2.TERM_CRITERIA_EPS：精度满足eps时，停止迭代。
    • cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER：迭代次数超过阈值max_iter时，停止迭代。
    • cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER：上述两个条件中的任意一个满足时，停止迭代。
  • max_iter：最大迭代次数。
  • eps：精确度的阈值。
• attempts：在具体实现时，为了获得最佳分类效果，可能需要使用不同的初始分类值进行多次尝试。指定attempts的值，可以让算法使用不同的初始值进行多次（attempts次）尝试。
• flags：表示选择初始中心点的方法，主要有以下3种。
  • cv2.KMEANS_RANDOM_CENTERS：随机选取中心点。
  • cv2.KMEANS_PP_CENTERS：基于中心化算法选取中心点。
  • cv2.KMEANS_USE_INITIAL_LABELS：使用用户输入的数据作为第一次分类中心点；如果算法需要尝试多次（attempts 值大于1时），后续尝试都是使用随机值或者半随机值作为第一次分类中心点。
• retval：距离值（也称密度值或紧密度），返回 每个点到相应中心点距离的平方和(是一个数)。
• bestLabels：各个数据点的最终分类标签（索引）。
• centers：每个分类的中心点数据。

简单例子

例1：

随机生成一组数据，使用函数cv2.kmeans()对其分类。

• 一组数据在[0,50]区间

• 另一组数据在[200,250]区间

• 使用函数cv2.kmeans()对它们分类。

主要步骤如下：

1. 数据预处理

   使用随机函数随机生成两组数据，并将它们转换为函数cv2.kmeans()可以处理的格式。

2. 设置参数

   设置函数cv2.kmeans()的参数形式。将参数criteria的值设置为“(cv2.TERM_CRITERIA_EPS+ cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 10, 1.0)”，在达到一定次数或者满足一定精度时终止迭代。

3. 调用函数cv2.kmeans()

   调用函数cv2.kmeans()，获取返回值，用于后续步骤的操作。

4. 确定分类

   根据函数cv2.kmeans()返回的标签（“0”和“1”），将原始数据分为两组

5. 显示结果

   绘制经过分类的数据及中心点，观察分类结果。

完整程序：

import numpy as np 
import cv2 
from matplotlib import pyplot as plt 
# 随机生成两组数组 
# 生成60个值在[0,50]内的数据 
num1 = np.random.randint(0,50,60) 
# 生成60个值在[200,250]内的数据 
num2 = np.random.randint(200,250,60) 
# 组合数据为num
num = np.hstack((num1, num2))
# 使用reshape函数将其转换为(120,1)  
num = num.reshape((120,1))  #每个数据为1列
# 转换为float32类型 
num = np.float32(num) 
# 调用kmeans模块 
# 设置参数criteria的值 
criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 10, 1.0) 
# 设置参数flags的值 
flags = cv2.KMEANS_RANDOM_CENTERS 
# 调用函数kmeans 
retval, bestLabels, centers = cv2.kmeans(num,2, None, criteria,10, flags) 

# 打印返回值 
print(retval) 
print(bestLabels) 
print(centers) 

# 获取分类结果 
n1 = num[bestLabels==0] 
n2 = num[bestLabels==1] 
    
# 绘制分类结果 
# 绘制原始数据 
plt.plot(np.ones(len(n1)),n1,'ro') 
plt.plot(np.ones(len(n2)),n2,'bo') 
# 绘制中心点 
#plt.plot([1],centers[0],'rx') 
#plt.plot([1],centers[1],'bx') 
plt.show() 

例2：

有两种物体：

• 物体1的长和宽都在 [0,20] 内
• 物体2的长和宽都在[40,60] 内

使用随机数模拟两种物体的长度和宽度，并使用函数cv2.kmeans()对它们分类。

根据题目要求，主要步骤如下：

1. 随机生成数据，并将它们转换为函数cv2.kmeans()可以处理的形式。
2. 设置函数cv2.kmeans()的参数形式。
3. 调用函数cv2.kmeans()。
4. 根据函数cv2.kmeans()的返回值，确定分类结果。
5. 绘制经过分类的数据及中心点，观察分类结果。

import numpy as np 
import cv2 
from matplotlib import pyplot as plt 
# 随机生成两组数值 
#长和宽都在[0,20]内 
m1 = np.random.randint(0,20, (30,2)) 
#长和宽的大小都在[40,60] 
m2 = np.random.randint(40,60, (30,2)) 
# 组合数据 
m = np.vstack((m1, m2)) 
# 转换为float32类型 
m = np.float32(m) 
# 调用kmeans模块 
# 设置参数criteria值 
criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 10, 1.0) 
# 调用kmeans函数 
ret, label, center=cv2.kmeans(m,2, None, criteria,10, cv2.KMEANS_RANDOM_CENTERS) 
    
''' 
#打印返回值 
print(ret) 
print(label) 
print(center) 
''' 
# 根据kmeans的处理结果，将数据分类，两大类 
res1 = m[label.ravel()==0] 
res2 = m[label.ravel()==1] 
# 绘制分类结果数据及中心点 
plt.scatter(res1[:,0], res1[:,1], c = 'g', marker = 's') 
plt.scatter(res2[:,0], res2[:,1], c = 'r', marker = 'o') 
plt.scatter(center[0,0], center[0,1], s = 200, c = 'b', marker = 'o') 
plt.scatter(center[1,0], center[1,1], s = 200, c = 'b', marker = 's') 
plt.xlabel('Height'), plt.ylabel('Width') 
plt.show() 

例3：

使用函数cv2.kmeans()将灰度图像处理为只有两个灰度级的二值图像。

需要对灰度图像内的色彩进行分类，将所有的像素点划分为两类。然后，用这两类的中心点像素值替代原有像素值，满足题目的要求。

主要步骤如下：

1. 图像预处理

   读取图像，并将图像转换为函数cv2.kmeans()可以处理的形式。

   在读取图像时，如果是3个通道的RGB图像，需要将图像的RGB值处理为一个单独的特征值。具体实现时，用函数cv2.reshape()完成对图像特征值的调整。

   为了满足函数cv2.kmeans()的要求，需要将图像的数据类型转换为numpy.float32类型。

2. 设置函数cv2.kmeans()的参数形式

   设置参数criteria的值为“(cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 10, 1.0)”，让函数cv2.kmeans()在达到一定精度或者达到一定迭代次数时，即停止迭代。

   设置参数K的值为2，将所有像素划分为两类。

3. 调用函数cv2.kmeans()

   调用函数cv2.kmeans()，得到距离值、分类中心点和分类标签，用于后续操作。

4. 值替换

   将像素点的值替换为当前分类的中心点的像素值。

5. 显示变换前后的图像

   分别显示原始图像和二值化图像。

import numpy as np 
import cv2 
import matplotlib.pyplot as plt 
# 读取待处理图像 
img = cv2.imread('./img/hand2.png') 
# 使用reshape将一个像素点的RGB值作为一个单元处理 
data = img.reshape((-1,3))    # n行 3列
# 转换为kmeans可以处理的类型 
data = np.float32(data) 
# 调用kmeans模块 
criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 10, 1.0) 
K =2 
ret, label, center=cv2.kmeans(data, K, None, criteria,10, cv2.KMEANS_RANDOM_CENTERS) 
    
# 转换为uint8数据类型，将每个像素点都赋值为当前分类的中心点像素值 
# 将center的值转换为uint8 
center = np.uint8(center) 
# 使用center内的值替换原像素点的值 
res1 = center[label.flatten()]   # 根据索引来取值，最后结果的大小同索引的大小
# 使用reshape调整替换后的图像 
res2 = res1.reshape((img.shape)) 
# 显示处理结果 
plt.subplot(121) 
plt.imshow(img[:,:,::-1]) 
plt.axis('off') 
plt.subplot(122) 
plt.imshow(res2[:,:,::-1]) 
plt.axis('off')
plt.show()

调整程序中的K值，就能改变图像的显示结果。例如，K=8，则可以让图像显示8个灰度级。