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だから私はそれに3つの緑のスポットがあるビデオを持っています。これらのスポットには、周囲に「追跡するのに適した機能」がたくさんあります。

スポットは互いに非常に離れているため、KMeansを使用すると、スポットを個別のクラスターとして簡単に識別できます。

問題は、クラスターの順序がフレームごとに変わることです。1つのフレームでは、特定のクラスターが出力リストの最初になります。次のクラスターでは、出力リストの2番目です。

角度の測定が困難になっています。

誰かがこれに遭遇したか、各リストを前のフレームのリストと比較するための追加のコードを書く以外の修正を考えることができますか？

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k-meansはランダム化されたアプローチであるため、同じフレームを複数回分析する場合でも、この問題が発生する可能性があります。

前のフレームのクラスター中心をk-meansの初期中心として使用してみてください。これにより、順序が十分に安定する可能性があり、k-meansが大幅に高速化される可能性があります（緑色のスポットがあまり速く移動しないと仮定した場合）。

または、前の画像の平均に最も近くなるように平均を並べ替えてみてください。

于 2012-09-19T05:59:52.033 に答える