OpenCV の (Python) kmeans2 関数を使用して、一連の画像から抽出された一連の SURF 特徴をクラスター化しています。
cv.KMeans2(mat,CLUSTER_COUNT,labels,(cv.CV_TERMCRIT_ITER,100,1.0),centers = cent)
CLUSTER_COUNT を 2000 に設定して、約 50,000 個の機能のセットで実行しています。ただし、空ではない 253 個のクラスターしか得られません。残りのクラスタには機能が割り当てられていません。
K-MeansのOpenCVの実装がどのように見えるかはわかりませんが、空のクラスターがある場合、中心が再割り当てされるか何かだと思いましたか?
私がそれを呼んでいる方法に何か問題がありますか、それともこれは予想される動作ですか?