毕业了，在Python中使用 OpenCV 和K-Means 聚类对毕业照进行图像分割
【摘要】 @Author：Runsen
图像分割是将图像分割成多个不同区域（或片段）的过程。目标是将图像的表示变成更容易和更有意义的图像。
在这篇博客中，我们将看到一种图像分割方法，即K-Means Clustering。
K-Means 聚类是一种无监督机器学习算法，旨在将N 个观测值划分为K 个聚类，其中每个观测值都属于具有最近均值的聚类。集群是指由于某些相似性而聚合在...
@Author：Runsen
图像分割是将图像分割成多个不同区域（或片段）的过程。目标是将图像的表示变成更容易和更有意义的图像。
在这篇博客中，我们将看到一种图像分割方法，即K-Means Clustering。
K-Means 聚类是一种无监督机器学习算法，旨在将N 个观测值划分为K 个聚类，其中每个观测值都属于具有最近均值的聚类。集群是指由于某些相似性而聚合在一起的数据点的集合。对于图像分割，这里的簇是不同的图像颜色。
我们使用的环境是pip install opencv-python numpy matplotlib
选择的图片是我们学校毕业照的图片，放心这里没有我，在学校公众号找的美图。
导入所需模块：
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# read the image
image = cv2.
文章来源: maoli.blog.csdn.net，作者：刘润森！，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。
原文链接：maoli.blog.csdn.net/article/details/117623328
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