opencv - OpenCVでのk-meansによる色分類

Question

K-Meansアルゴリズムを使用して多くの画像をクラスター化したい。各クラスターが画像のドミナントカラーまたは色相を表すように、クラスターを設定したいと思います。これについては、 K-Meansを使用したカラー画像クラスタリングの論文で読んだことがあります。

誰かがOpenCVでこれを行うアイデアを持っていますか？

たぶん、各画像のヒストグラムを比較することができます。でも写真がたくさんあるととても時間がかかります

Answer 1

画像をベクトル化して、各行が RGB のセットになるcv::kmeansようにし、次のようなクラスター化に使用できます。

    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();