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K-means算法是硬聚类算法，是典型的基于原型的目标函数聚类方法的代表，它是数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数，利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。
1、data：为cv::Mat类型，每行代表一个样本，即特征，即mat.cols=特征长度，mat.rows=样本数，数据类型仅支持float；
2、K：指定聚类时划分为几类；
3、bestLabels：为cv::Mat类型，是一个长度为(样本数，1)的矩阵，即mat.cols=1,mat.rows=样本数；为K-Means算法的结果输出，指定每一个样本聚类到哪一个label中；
4、criteria：TermCriteria类，算法进行迭代时终止的条件，可以指定最大迭代次数，也可以指定预期的精度，也可以这两种同时指定；
5、attempts：指定K-Means算法执行的次数，每次算法执行的结果是不一样的，选择最好的那次结果输出；
6、flags：初始化均值点的方法，目前支持三种：KMEANS_RANDOM_CENTERS、KMEANS_PP_CENTERS、KMEANS_USE_INITIAL_LABELS；
7、centers：为cv::Mat类型，输出最终的均值点，mat.cols=特征长度，mat.rols=K.
一般当attempts和TermCriteria中迭代次数值越大时，聚类效果越好。
工作原理
首先从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心；而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类；然 后再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值）；不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。
证件照背景分割操作步骤
1、数据组装
2、KMeans分割kmeans()
3、去背景
4、遮罩生成
5、形态学腐蚀 getStructuringElement()
6、高斯模糊GaussianBlur
7、通道混合
源代码
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
Mat mat_samples(Mat &image) {
int w = image.cols;
int h = image.rows;
int samplecount = w*h;
int dims = image.channels();
Mat points(samplecount, dims, CV_32F, Scalar(10));
int index = 0;
for (int row = 0; row < h; row++) {
for (int col = 0; col < w; col++) {
index = row*w + col;
Vec3b bgr = image.at<Vec3b>(row, col);
points.at<float>(index, 0) = static_cast<int>(bgr[0]);
points.at<float>(index, 1) = static_cast<int>(bgr[1]);
points.at<float>(index, 2) = static_cast<int>(bgr[2]);
}
}
return points;
}
int main(int argc, char** argv) {
Mat src = imread("C:/Users/thinkpad/Desktop/SeetaEye/SeetaEye/1.jpg");
if (src.empty()) {
printf("could not load image！\n");
return -1;
}
namedWindow("input image", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("input image", src);
// 组装数据
Mat points = mat_samples(src);
// KMeans分割
int numCluster = 4;
Mat labels;
Mat centers;
TermCriteria criteria = TermCriteria(TermCriteria::EPS + TermCriteria::COUNT, 10, 0.1);
kmeans(points, numCluster, labels, criteria, 3, KMEANS_PP_CENTERS, centers);
// 去背景+遮罩生成
Mat mask=Mat::zeros(src.size(), CV_8UC1);
int index = src.rows*2 + 2;
int cindex = labels.at<int>(index, 0);
int height = src.rows;
int width = src.cols;
//Mat dst;
//src.copyTo(dst);
for (int row = 0; row < height; row++) {
for (int col = 0; col < width; col++) {
index = row*width + col;
int label = labels.at<int>(index, 0);
if (label == cindex) {
// 背景
//dst.at<Vec3b>(row, col)[0] = 0;
//dst.at<Vec3b>(row, col)[1] = 0;
//dst.at<Vec3b>(row, col)[2] = 0;
mask.at<uchar>(row, col) = 0;
} else {
mask.at<uchar>(row, col) = 255;//前景
}
}
}
//imshow("mask", mask);
// 形态学腐蚀
Mat k = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3), Point(-1, -1));
erode(mask, mask, k);
//imshow("erode-mask", mask);
// 高斯模糊
GaussianBlur(mask, mask, Size(3, 3), 0, 0);
//imshow("Blur Mask", mask);
// 通道混合
Vec3b color;
//蓝色B:219、G142、R67
//白色B:255、G255、R255
color[0] = 255;
color[1] = 255;
color[2] = 255;
Mat result(src.size(), src.type());
double w = 0.0;
int b = 0, g = 0, r = 0;
int b1 = 0, g1 = 0, r1 = 0;
int b2 = 0, g2 = 0, r2 = 0;
for (int row = 0; row < height; row++) {
for (int col = 0; col < width; col++) {
int m = mask.at<uchar>(row, col);
if (m == 255) {
result.at<Vec3b>(row, col) = src.at<Vec3b>(row, col); // 前景
}
else if (m == 0) {
result.at<Vec3b>(row, col) = color; // 背景
}
else {
w = m / 255.0;
b1 = src.at<Vec3b>(row, col)[0];
g1 = src.at<Vec3b>(row, col)[1];
r1 = src.at<Vec3b>(row, col)[2];
b2 = color[0];
g2 = color[1];
r2 = color[2];
b = b1*w + b2*(1.0 - w);
g = g1*w + g2*(1.0 - w);
r = r1*w + r2*(1.0 - w);
result.at<Vec3b>(row, col)[0] = b;
result.at<Vec3b>(row, col)[1] = g;
result.at<Vec3b>(row, col)[2] = r;
}
}
}
imshow("output image", result);
waitKey(0);
return 0;
}
运行结果
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