学习使用 OpenCV 中的函数 cv2.kmeans() 对数据进行分类

OpenCV 中的 K 值聚类

目标
　　• 学习使用 OpenCV 中的函数 cv2.kmeans() 对数据进行分类
　　
理解函数的参数
输入参数

samples: 应该是 np.float32 类型的数据，每个特征应该放在一列。
nclusters(K): 聚类的最终数目。
criteria: 终止迭代的条件。当条件满足时，算法的迭代终止。它应该是一个含有 3 个成员的元组，它们是（typw，max_iter，epsilon）：

• type 终止的类型：有如下三种选择：
　　– cv2.TERM_CRITERIA_EPS 只有精确度 epsilon 满足是停止迭代。
　　– cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER 当迭代次数超过阈值时停止迭代。
　　– cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER上面的任何一个条件满足时停止迭代。
• max_iter 表示最大迭代次数。
• epsilon 精确度阈值。

attempts: 使用不同的起始标记来执行算法的次数。算法会返回紧密度最好的标记。紧密度也会作为输出被返回。
flags：用来设置如何选择起始重心。通常我们有两个选择：cv2.KMEANS_PP_CENTERS和 cv2.KMEANS_RANDOM_CENTERS。

输出参数
1.compactness：紧密度，返回每个点到相应重心的距离的平方和。
2.labels：标志数组（与上一节提到的代码相同），每个成员被标记为 0，1 等
3.centers：由聚类的中心组成的数组。

现在我们用 3 个例子来演示如何使用 K 值聚类。
仅有一个特征的数据
　　假设我们有一组数据，每个数据只有一个特征（1 维）。例如前面的 T 恤问题，我们只使用人们的身高来决定 T 恤的大小。
　　我们先来产生一些随机数据，并使用 Matplotlib 将它们绘制出来。

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Wed Jan 29 18:28:26 2014
@author: duan
"""
import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
x = np.random.randint(25,100,25) y = np.random.randint(175,255,25) z = np.hstack((x,y))
z = z.reshape((50,1))
z = np.float32(z)
plt.hist(z,256,[0,256]),plt.show()

现在我们有一个长度为 50，取值范围为 0 到 255 的向量 z。我已经将向量 z 进行了重排，将它变成了一个列向量。当每个数据含有多个特征是这会很有用。然后我们数据类型转换成np.float32。
　　我们得到下图：
　　
　　现在我们使用 KMeans 函数。在这之前我们应该首先设置好终止条件。我的终止条件是：算法执行 10 次迭代或者精确度 epsilon = 1.0。

# Define criteria = ( type, max_iter = 10 , epsilon = 1.0 )
criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 10, 1.0)
# Set flags (Just to avoid line break in the code)
flags = cv2.KMEANS_RANDOM_CENTERS
# Apply KMeans
compactness,labels,centers = cv2.kmeans(z,2,None,criteria,10,flags)

返回值有紧密度（compactness）, 标志和中心。在本例中我的到的中心是 60 和 207。标志的数目与测试数据的多少是相同的，每个数据都会被标记上“0”，“1”等。这取决与它们的中心是什么。现在我们可以根据它们的标志将把数据分两组。

A = z[labels0]
B = z[labels1]

现在将 A 组数用红色表示，将 B 组数据用蓝色表示，重心用黄色表示。

# Now plot 'A' in red, 'B' in blue, 'centers' in yellow
plt.hist(A,256,[0,256],color = 'r')
plt.hist(B,256,[0,256],color = 'b')
plt.hist(centers,32,[0,256],color = 'y')
plt.show()

下面就是结果：

　　含有多个特征的数据
　　在前面的 T 恤例子中我们只考虑了身高，现在我们也把体重考虑进去，也就是两个特征。
　　在前一节我们的数据是一个单列向量。每一个特征被排列成一列，每一行对应一个测试样本。
　　在本例中我们的测试数据适应 50x2 的向量，其中包含 50 个人的身高和体重。第一列对应与身高，第二列对应与体重。第一行包含两个元素，第一个是第一个人的身高，第二个是第一个人的体重。剩下的行对应与其他人的身高和体重。如下图所示：
　　
现在我们来编写代码：

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Wed Jan 29 18:29:23 2014
@author: duan
"""
import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
X = np.random.randint(25,50,(25,2))
Y = np.random.randint(60,85,(25,2))
Z = np.vstack((X,Y))
# convert to np.float32
Z = np.float32(Z)
# define criteria and apply kmeans()
criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 10, 1.0)
ret,label,center=cv2.kmeans(Z,2,None,criteria,10,cv2.KMEANS_RANDOM_CENTERS)
# Now separate the data, Note the flatten()
A = Z[label.ravel()==0] B = Z[label.ravel()==1]
# Plot the data
plt.scatter(A[:,0],A[:,1])
plt.scatter(B[:,0],B[:,1],c = 'r')
plt.scatter(center[:,0],center[:,1],s = 80,c = 'y', marker = 's')
plt.xlabel('Height'),plt.ylabel('Weight')
plt.show()

下面是我得到的结果：

颜色量化
　　颜色量化就是减少图片中颜色数目的一个过程。为什么要减少图片中的颜色呢？减少内存消耗！有些设备的资源有限，只能显示很少的颜色。在这种情况下就需要进行颜色量化。我们使用 K 值聚类的方法来进行颜色量化。
　　没有什么新的知识需要介绍了。现在有 3 个特征：R，G，B。所以我们需要把图片数据变形成 Mx3（M 是图片中像素点的数目）的向量。聚类完成后，我们用聚类中心值替换与其同组的像素值，这样结果图片就只含有指定数目的颜色了。下面是代码：

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Wed Jan 29 18:29:46 2014
@author: duan
"""
import numpy as np
import cv2
img = cv2.imread('home.jpg') Z = img.reshape((-1,3))
# convert to np.float32
Z = np.float32(Z)
# define criteria, number of clusters(K) and apply kmeans()
criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 10, 1.0) K = 8
ret,label,center=cv2.kmeans(Z,K,None,criteria,10,cv2.KMEANS_RANDOM_CENTERS)
# Now convert back into uint8, and make original image
center = np.uint8(center)
res = center[label.flatten()]
res2 = res.reshape((img.shape))
cv2.imshow('res2',res2)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

下面是 K=8 的结果：

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