OpenCV中使用k-means的颜色分类

Question

我想用K-Means算法对很多图像进行聚类。我想设置群集，以便每个群集代表图像的主色或色调。我已经在纸上读了一些关于这个的文章Colour Image Clustering using K-Means

有人有想法在OpenCV中做到这一点吗？

也许我可以比较每个图像的直方图。但是，如果我有很多的图片需要花费很长的时间

Answer 1

您可以矢量化的图像，这样每一行是一组RGB，而不是使用cv::kmeans集群，是这样的：

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();