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本文摘自于：韩志玮，高美凤.刹车片表面缺陷的图像检测方法[J].应用光学,2020,41(3):538-547.论文背景论文的目的是利用机器视觉技术实现智能化的刹车片质检流程，并提出一种适用不同类型刹车片检测的新方法。刹车片是汽车制动系统重要的安全部件，它的质量直接影响到刹车系统的性能。
2K均值聚类算法基本描述K均值聚类，即众所周知的硬C均值聚类，已被广泛应用于数据挖掘技术。它的核心思想是把n个向量Xj(j=1,2,…,n)分为个组Gi(I=1,2,…,c)，并求每组的聚类中心，使得非相似性（或距离）指标的价值函数（或目标函数）达到最小。
K均值聚类是非监督学习，可以将图像分割成若干部分，方法是把具相似特征的数据点聚类或分组到一起。非监督学习的特点是，无需使用标签数据，算法会识别出多组数据的模式和相似之处。所以你可以给k均值任意一个无标签数据集，比如图像的像素值，然后让k均值将这个数据集分解成k簇...
以下内容是CSDN社区关于K均值聚类在基于OpenCV的图像分割中的应用代码+论文下载相关内容，如果想了解更多关于下载资源悬赏专区社区其他内容，请访问CSDN社区。
K均值聚类在基于OpenCV的图像分割中的应用代码+论文MFCK均值OpenCV5星·超过95%的资源所需积分/C币:10浏览量·42RAR4.28MB2013-06-2914:05:43上传...
K-means算法K-means即K均值是一种基于划分思想的聚类算法，它是聚类算法中最经典的算法之一，它具有思路简单、聚类快速、局部搜索能力强的优点。但也存在对初始聚类中心选择敏感、全局搜索能力较差、聚类效率和精度低的局限性问题。
训练CNN使用k-均值图像特征聚类获得的标签进行图像级分类。我们将此方法扩展到训练图像分割网络。我们还显式地使用实际的集群或标签进行可视化本地化。这与[15]不同，在[15]中，集群只是学习分类等任务特性的一种手段。3.Fine-Grained
1简介针对传统的模糊C-均值(FCM)算法没有考虑图像像素的空间邻域信息，对噪声敏感，算法收敛较慢等问题，该文提出一种抑制式非局部空间直觉模糊C-均值图像分割算法。首先，通过计算像素的非局部空间信息提高抗噪能力，克服传统的FCM算法只考虑图像单个像素的灰度特征信息的缺陷，提高…
一文详解聚类和降维（附实例、代码）.本文对无监督学习的聚类和降维算法进行介绍，其中包括K均值聚类、层次聚类、主成分分析（PCA）和奇异值分解（SVD）。.我们可以怎样发现一个数据集的底层结构？.我们可以怎样最有用地对其进行归纳和分组？.我们...
本文摘自于：韩志玮，高美凤.刹车片表面缺陷的图像检测方法[J].应用光学,2020,41(3):538-547.论文背景论文的目的是利用机器视觉技术实现智能化的刹车片质检流程，并提出一种适用不同类型刹车片检测的新方法。刹车片是汽车制动系统重要的安全部件，它的质量直接影响到刹车系统的性能。
2K均值聚类算法基本描述K均值聚类，即众所周知的硬C均值聚类，已被广泛应用于数据挖掘技术。它的核心思想是把n个向量Xj(j=1,2,…,n)分为个组Gi(I=1,2,…,c)，并求每组的聚类中心，使得非相似性（或距离）指标的价值函数（或目标函数）达到最小。
K均值聚类是非监督学习，可以将图像分割成若干部分，方法是把具相似特征的数据点聚类或分组到一起。非监督学习的特点是，无需使用标签数据，算法会识别出多组数据的模式和相似之处。所以你可以给k均值任意一个无标签数据集，比如图像的像素值，然后让k均值将这个数据集分解成k簇...
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K-means算法K-means即K均值是一种基于划分思想的聚类算法，它是聚类算法中最经典的算法之一，它具有思路简单、聚类快速、局部搜索能力强的优点。但也存在对初始聚类中心选择敏感、全局搜索能力较差、聚类效率和精度低的局限性问题。
训练CNN使用k-均值图像特征聚类获得的标签进行图像级分类。我们将此方法扩展到训练图像分割网络。我们还显式地使用实际的集群或标签进行可视化本地化。这与[15]不同，在[15]中，集群只是学习分类等任务特性的一种手段。3.Fine-Grained
1简介针对传统的模糊C-均值(FCM)算法没有考虑图像像素的空间邻域信息，对噪声敏感，算法收敛较慢等问题，该文提出一种抑制式非局部空间直觉模糊C-均值图像分割算法。首先，通过计算像素的非局部空间信息提高抗噪能力，克服传统的FCM算法只考虑图像单个像素的灰度特征信息的缺陷，提高…
一文详解聚类和降维（附实例、代码）.本文对无监督学习的聚类和降维算法进行介绍，其中包括K均值聚类、层次聚类、主成分分析（PCA）和奇异值分解（SVD）。.我们可以怎样发现一个数据集的底层结构？.我们可以怎样最有用地对其进行归纳和分组？.我们...
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