如何在OpenCV的KMeans算法中使用KMEANS_USE_INITIAL_LABELS参数设置初始标签

Question

我正在使用OpenCV KMeans对从ConvexHull返回的点进行聚类。

在我的情况下，我将得到3个点。在下一次循环中，我想用这些最后找到的3个点提供给KMeans。我读到我需要设置KMEANS_USE_INITIAL_LABELS。

但我怎样设置初始标签/点呢？

这是我目前拥有的，但它会返回错误：

//get all convexhull points and average them in 3 groups
                    int dimensions = 2;
                    float pointsdata[sampleCount*2]; //[] = {1,1, 2,2, 6,6, 5,5, 10,10};

                    int cnt = 0;
                    for(int a=0; a<sampleCount; a++){
                        pointsdata[cnt] = convexHull[a].x;
                        cnt++;
                        pointsdata[cnt] = convexHull[a].y;
                        cnt++;
                    }

                    cv::Mat points;
                    points = cv::Mat(sampleCount,dimensions, CV_32F,pointsdata);

                    int clusterCount = 3; //i want 3 averaged points back

                    cv::Mat labels;
                    labels = cv::Mat(3,1,points.type());
                    labels.at<float>(0,0) = pointA.x;
                    labels.at<float>(0,1) = pointA.y;

                    labels.at<float>(0,2) = pointB.x;
                    labels.at<float>(0,3) = pointB.y;

                    labels.at<float>(0,4) = pointC.x;
                    labels.at<float>(0,5) = pointC.y;

                    cv::Mat centers;
                    centers = cv::Mat(clusterCount, 1, points.type());



                    kmeans(points, 3, labels, cv::TermCriteria(), 2,cv::KMEANS_USE_INITIAL_LABELS, &centers);

更新： 好的，我现在知道标签指的是输入聚类中点的索引，而不是实际坐标。 所以应该更像这样，但仍然是错误的。

cv::Mat labels;
                    labels = cv::Mat(3,1,points.type());
                    labels.at<int>(0,0) = labelA;
                    labels.at<int>(0,1) = labelB;
                    labels.at<int>(0,2) = labelC;

- stephanschulz

Answer 1

初始聚类分配需要为 CV_32S 类型，而非 CV_32F。您可以在 matrix.cpp 中查看其他条件。

CV_Assert( (best_labels.cols == 1 || best_labels.rows == 1) &&
              best_labels.cols*best_labels.rows == N &&
              best_labels.type() == CV_32S &&
              best_labels.isContinuous());

你的标签值应该在范围[0,N)内，其中N是行数。

- Doug

Answer 2

需要每行分配一个标签。因此，在您的情况下，它们将被分配为：

cv::Mat labels;
labels = cv::Mat(3,1,points.type());
labels.at<int>(0,0) = labelA;
labels.at<int>(1,0) = labelB;
labels.at<int>(2,0) = labelC;

顺便提一下：您在上面的编辑中的代码是错误的。您已经分配了三行并正在写入三列。

- go4sri

Answer 3

cv::Mat labels;
labels = cv::Mat(sampleCount,1,CV_32S);
for(int i = 0; i < sampleCount; i++)
    labels.at<int>(i,0) = 0;
labels.at<int>(position1, 0) = 0;
labels.at<int>(position2, 0) = 1;
labels.at<int>(position3, 0) = 2;

labels是一个1*N或N*1的整数数组，用于存储样本中每个点的聚类ID。因此，请确保：

1. labels的大小：1*N或N*1（不是1*K或K*1）
2. labels的类型：CV_32S，因为它存储聚类ID，所以应该是整数
3. labels的范围：labels中的每个元素都在[0，K)之间

- Jennifer Zhang