使用K

资 源 简 介

使用K

详 情 说 明

K-means算法在图像处理中常用于像素聚类任务，通过将相似颜色的像素分组来实现纹理区域分割。这种无监督学习方法不需要预先标记数据，能够自动发现图像中的颜色分布模式。

实现思路主要分为以下几个步骤：首先将图像转换为数值矩阵，每个像素点包含RGB或灰度值；然后确定聚类数量K，这直接影响最终分割效果；接着随机初始化K个聚类中心；通过迭代计算像素与中心点的距离并重新分配中心位置，直到收敛。

在纹理分割场景中，K-means能有效将颜色相近的区域归类，但要注意处理光照不均或复杂纹理时的局限性。实际应用中常结合空间位置信息或预处理技术来提升效果，比如在特征向量中加入像素坐标形成5维(R,G,B,x,y)数据。