基于OpenCV的k-means颜色分类

Question

我想用K-Means算法对很多图像进行聚类。我想要设置群集，以便每个群集表示图像的主色或色调。我在报纸Colour Image Clustering using K-Means上读到过一些关于这方面的内容

有没有人有用OpenCV做这件事的想法？

也许我可以比较每个图像的直方图。但是如果我有很多照片，那就需要很长时间

Answer 1

您可以对图像进行矢量化，使每一行都是一组RGB，然后使用cv::kmeans进行聚类，如下所示：

    std::vector<cv::Mat> imgRGB;
    cv::split(img,imgRGB);
    int k=5;
    int n = img.rows *img.cols;
    cv::Mat img3xN(n,3,CV_8U);
    for(int i=0;i!=3;++i)  
      imgRGB[i].reshape(1,n).copyTo(img3xN.col(i));
    img3xN.convertTo(img3xN,CV_32F);
    cv::Mat bestLables;
    cv::kmeans(img3xN,k,bestLables,cv::TermCriteria(),10,cv::KMEANS_RANDOM_CENTERS );
    bestLables= bestLables.reshape(0,img.rows);
    cv::convertScaleAbs(bestLables,bestLables,int(255/k));
    cv::imshow("result",bestLables);
    cv::waitKey();