K-means算法（理论+opencv实现）

写在前面：之前想分类图像的时候有看过k-means 算法，当时一知半解的去使用，不懂原理不懂使用规则。。。显然最后失败了，然后看了《机器学习》这本书对k-means算法有了理论的认识，现在通过贾志刚老师的视频有了实际应用的理解。

k-means算法原理

　　　　注：还是和之前一样，核心都是别人的，我只是知识的搬运工并且加上了自己的理解。弄完之后发现理论部分都是别人的~~没办法这算法太简单了。。。

k-means含义：无监督的聚类算法。

　　　　　　　　　　无监督：就是不需要人干预，拿来一大批东西直接放进算法就可以进行分类。SVM和神经网络都是需要提前训练好然后再进行分类这样就是监督学习。而k-means和K近邻都是无监督学习。

　　　　　　　　　　聚类：通过一个中心聚在一起的分类，比如给你一批数据让你分成三类，那就是三个中心，那这三个中心代表的意思就是三个类。

k-means步骤：

这个算法其实很简单，如下图所示：（这里直接复制别人步骤，说的很明白了）

从上图中，我们可以看到，A，B，C，D，E是五个在图中点。而灰色的点是我们的种子点，也就是我们用来找点群的点。有两个种子点，所以K=2。

然后，K-Means的算法如下：

这个算法很简单，但是有些细节我要提一下，求距离的公式我不说了，大家有初中毕业水平的人都应该知道怎么算的。我重点想说一下“求点群中心的算法”。

求点群中心的算法

一般来说，求点群中心点的算法你可以很简的使用各个点的X/Y坐标的平均值。不过，我这里想告诉大家另三个求中心点的的公式：

1）Minkowski Distance公式——λ可以随意取值，可以是负数，也可以是正数，或是无穷大。

2）Euclidean Distance公式——也就是第一个公式λ=2的情况

3）CityBlock Distance公式——也就是第一个公式λ=1的情况

k-means的缺点：

　　　　① 在 K-means 算法中 K 是事先给定的，这个 K 值的选定是非常难以估计的。很多时候，事先并不知道给定的数据集应该分成多少个类别才最合适。这也是 K-means 算法的一个不足。

　　　　② 在 K-means 算法中，首先需要根据初始聚类中心来确定一个初始划分，然后对初始划分进行优化。这个初始聚类中心的选择对聚类结果有较大的影响，一旦初始值选择的不好，可能无法得到有效的聚类结果，这也成为 K-means算法的一个主要问题。

　　　③ 从 K-means 算法框架可以看出，该算法需要不断地进行样本分类调整，不断地计算调整后的新的聚类中心，因此当数据量非常大时，算法的时间开销是非常大的。

opencv+K-means

没什么好写的，因为这个k-means比较简单，主要说的就是函数参数的应用而已：

　　void RNG::fill(InputOutputArray mat, int distType, InputArray a, InputArray b, bool saturateRange=false )

　　这个函数是对矩阵mat填充随机数，随机数的产生方式有参数2来决定，如果为参数2的类型为RNG::UNIFORM，则表示产生均一分布的随机数，如果为RNG::NORMAL则表示产生高斯分布的随机数。对应的参数3和参数4为上面两种随机数产生模型的参数。比如说如果随机数产生模型为均匀分布，则参数a表示均匀分布的下限，参数b表示上限。如果随机数产生模型为高斯模型，则参数a表示均值，参数b表示方程。参数5只有当随机数产生方式为均匀分布时才有效，表示的是是否产生的数据要布满整个范围（没用过，所以也没仔细去研究）。另外，需要注意的是用来保存随机数的矩阵mat可以是多维的，也可以是多通道的，目前最多只能支持4个通道。

　　void randShuffle(InputOutputArray dst, double iterFactor=1., RNG* rng=0 )

　　该函数表示随机打乱1D数组dst里面的数据，随机打乱的方式由随机数发生器rng决定。iterFactor为随机打乱数据对数的因子，总共打乱的数据对数为：dst.rows*dst.cols*iterFactor，因此如果为0，表示没有打乱数据。

　　Class TermCriteria

　　类TermCriteria 一般表示迭代终止的条件，如果为CV_TERMCRIT_ITER，则用最大迭代次数作为终止条件，如果为CV_TERMCRIT_EPS 则用精度作为迭代条件，如果为CV_TERMCRIT_ITER+CV_TERMCRIT_EPS则用最大迭代次数或者精度作为迭代条件，看哪个条件先满足。

　　double kmeans(InputArray data, int K, InputOutputArray bestLabels, TermCriteria criteria, int attempts, int flags, OutputArray centers=noArray() )

　　该函数为kmeans聚类算法实现函数。参数data表示需要被聚类的原始数据集合，一行表示一个数据样本，每一个样本的每一列都是一个属性；参数k表示需要被聚类的个数；参数bestLabels表示每一个样本的类的标签，是一个整数，从0开始的索引整数；参数criteria表示的是算法迭代终止条件；参数attempts表示运行kmeans的次数，取结果最好的那次聚类为最终的聚类，要配合下一个参数flages来使用；参数flags表示的是聚类初始化的条件。其取值有3种情况，如果为KMEANS_RANDOM_CENTERS，则表示为随机选取初始化中心点，如果为KMEANS_PP_CENTERS则表示使用某一种算法来确定初始聚类的点；如果为KMEANS_USE_INITIAL_LABELS，则表示使用用户自定义的初始点，但是如果此时的attempts大于1，则后面的聚类初始点依旧使用随机的方式；参数centers表示的是聚类后的中心点存放矩阵。该函数返回的是聚类结果的紧凑性，其计算公式为：

注意点一：

这是说个我自己不理解的地方：fill(InputOutputArray mat, int distType, InputArray a, InputArray b, bool saturateRange=false )

　　　　　　　　　　　　　　这里的InputArray a, InputArray b------>>>分别用了Scalar(center.x, center.y, 0, 0), Scalar(img.cols*0.05, img.rows*0.05, 0, 0)去替换

　　　　　　　　　　　　　　去查了一下手册：InputArray这个接口类可以是Mat、Mat_<T>、Mat_<T, m, n>、vector<T>、vector<vector<T>>、vector<Mat>。没有提到Scalar()可以使用

　　　　　　　　　　　　　　特意定义了一个：InputArray test = Scalar(1,1);这个又是可以的，定义Mat不行，Vector也不行，这个真的不知道什么原因，有时间得去看源码a,b的使用。

//----下面的定义都是错误的，运行的结果都不对，原因暂时不知道

 　　　　 Mat a = (Mat_<uchar>(, ) << center.x, center.y);

         Mat b = (Mat_<uchar>(, ) << img.cols*0.05, img.rows*0.05);

         InputArray a1 = Scalar(center.x, center.y);

         InputArray b1 = Scalar(img.cols*0.05, img.rows*0.05);

         Mat a2 = a1.getMat();

         Mat b2 = b1.getMat();

         Mat c(, , CV_8UC1);

         c = Scalar(center.x, center.y);

         Mat c1(, , CV_8UC1);

         c1 = Scalar(img.cols*0.05, img.rows*0.05);

         rng.fill(pointChunk, RNG::NORMAL, a, b, );

注意点二：

　　　　kmeans()函数的输入只接受 data0.dims <= 2 && type == CV_32F && K > 0 ，

　　　　　　　　　　　　第一个dims一般都不会越界（三维不行）

　　　　　　　　　　　　第二个参数CV_32F == float，千万别带入CV_8U == uchar

　　　　　　　　　　　　第三个参数不用说了，设置的种类肯定是大于0的

注意点三：

　　　opencv里面k-means函数的样本数据、标签、中心点的存储：

这是正确的代码：（聚类）

 #include <opencv2/opencv.hpp>

 #include <iostream>

 using namespace cv;

 using namespace std;

 int main(int argc, char** argv) {

     Mat img(, , CV_8UC3);

     RNG rng();

     const int Max_nCluster = ;

     Scalar colorTab[] = {

         Scalar(, , ),

         Scalar(, , ),

         Scalar(, , ),

         Scalar(, , ),

         Scalar(, , )

     };

     //InputArray a = Scalar(1,1);

     int numCluster  = rng.uniform(, Max_nCluster + );//随机类数

     int sampleCount = rng.uniform(, );//样本点数量

     Mat matPoints(sampleCount, , CV_32FC2);//样本点矩阵：sampleCount X 2

     Mat labels;

     Mat centers;

     // 生成随机数

     for (int k = ; k < numCluster; k++) {

         Point center;//随机产生中心点

         center.x = rng.uniform(, img.cols);

         center.y = rng.uniform(, img.rows);

         Mat pointChunk = matPoints.rowRange( k*sampleCount / numCluster,

             (k + )*sampleCount / numCluster);

         //-----这句话的意思我不明白作用是什么，没意义啊！

         /*Mat pointChunk = matPoints.rowRange(k*sampleCount / numCluster,

             k == numCluster - 1 ? sampleCount : (k + 1)*sampleCount / numCluster);*/

         //-----符合高斯分布的随机高斯

         rng.fill(pointChunk, RNG::NORMAL, Scalar(center.x, center.y, , ), Scalar(img.cols*0.05, img.rows*0.05, , ));

     }

     randShuffle(matPoints, , &rng);//打乱高斯生成的数据点顺序

     // 使用KMeans

     kmeans(matPoints, numCluster, labels, TermCriteria(TermCriteria::EPS + TermCriteria::COUNT, , 0.1), , KMEANS_PP_CENTERS, centers);

     // 用不同颜色显示分类

     img = Scalar::all();

     for (int i = ; i < sampleCount; i++) {

         int index = labels.at<int>(i);

         Point p = matPoints.at<Point2f>(i);

         circle(img, p, , colorTab[index], -, );

     }

     // 每个聚类的中心来绘制圆

     for (int i = ; i < centers.rows; i++) {

         int x = centers.at<float>(i, );

         int y = centers.at<float>(i, );

         printf("c.x= %d, c.y=%d", x, y);

         circle(img, Point(x, y), , colorTab[i], , LINE_AA);

     }

     imshow("KMeans-Data-Demo", img);

     waitKey();

     return ;

 }

分类代码：

 #include <opencv2/opencv.hpp>

 #include <iostream>

 using namespace cv;

 using namespace std;

 RNG rng();

 const int Max_nCluster = ;

 int main(int argc, char** argv) {

     //Mat img(500, 500, CV_8UC3);

     Mat inputImage = imread("1.jpg");

     assert(!inputImage.data);

     Scalar colorTab[] = {

         Scalar(, , ),

         Scalar(, , ),

         Scalar(, , ),

         Scalar(, , ),

         Scalar(, , )

     };

     Mat matData = Mat::zeros(Size(inputImage.channels(), inputImage.rows*inputImage.cols), CV_32FC1);

     int ncluster = ; //rng.uniform(2, Max_nCluster + 1);//聚类数量

     Mat label;//聚类标签

     Mat centers(ncluster, , matData.type());

     for (size_t i = ; i < inputImage.rows; i++)//把图像存储到样本容器

     {

         uchar* ptr = inputImage.ptr<uchar>(i);

         for (size_t j = ; j < inputImage.cols; j++)

         {

             matData.at<float>(i*inputImage.cols + j, ) = ptr[j*inputImage.channels()];

             matData.at<float>(i*inputImage.cols + j, ) = ptr[j*inputImage.channels() +];

             matData.at<float>(i*inputImage.cols + j, ) = ptr[j*inputImage.channels() +];

         }

     }

     Mat result = Mat::zeros(inputImage.size(), inputImage.type());

     TermCriteria criteria = TermCriteria(TermCriteria::EPS + TermCriteria::COUNT, , 0.1);

     kmeans(matData, ncluster, label, criteria, , KMEANS_PP_CENTERS, centers);

     for (size_t i = ; i < inputImage.rows; i++)

     {

         for (size_t j = ; j < inputImage.cols; j ++)

         {

             int index = label.at<int>(i*inputImage.cols + j,);

             result.at<Vec3b>(i, j)[] = colorTab[index][];

             result.at<Vec3b>(i, j)[] = colorTab[index][];

             result.at<Vec3b>(i, j)[] = colorTab[index][];

         }

     }

     imshow("", result);

     waitKey();

     return ;

 }

参考：百度百科

　　　　　http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/06/2006910.html

　　　 http://coolshell.cn/articles/7779.html（讲的太好了）

　　　 http://www.xuebuyuan.com/414264.html（代码的解释来自这里）

　　　贾老师课程（如果一点不懂得可以看看）

K-means算法（理论+opencv实现）

求点群中心的算法

K-means算法（理论+opencv实现）的相关教程结束。

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