基于phash图像特征的图像聚类-kmeans-Python实现

基于K-means聚类的图像分割步骤，对初学者有很好的帮助

该资源为机器学习相关的基于聚类的图像分割系统,语言为Python,包含实验报告+源代码。希望可以帮到大家。

基于聚类算法的图像分割技术综述，马义德，，图像分割是指将一幅图像分解成若干互不相交区域的集合，其实质是一个像素的聚类过程。本文以图像分割的聚类实质为线索，对近几年

基于Python3.7实现整图分割功能，调用sklearn模块的KMeans聚类算法。包括源程序、测试图片和结果图片。

使用的是python3版本，自己编写的，能够完美运行，里面有两个py文件，一个是主程序，一个是导入的算法，只需要运行主程序就行，数据啥的都准备好了

运行环境：vs2012+opencv3.0.0应用kmeans算法对图像进行量化处理。

利用聚类技术实现纹理图像分割 a）针对合成纹理图像（共有4个合成纹理图像，见文件夹：data\Texture_mosaic）中每一个像素提取纹理特征向量（提取纹理特征的方法可以为课堂讲的，也可以自己查

K-means聚类算法采用的是将N*P的矩阵X划分为K个类，使得类内对象之间的距离最大，而类之间的距离最小。

利用matlab实现的k均值算法，对不同主体的图片进行分类，内含图片资源，分类为人，建筑，车，恐龙，大象和海滩风景。

matlab代码 用k均值进行图像分割 附有分割好的图像