我正在使用OpenCV的(Python)kmeans2函数对从一组图像中提取的一组SURF功能进行聚类。
cv.KMeans2(mat,CLUSTER_COUNT,labels,(cv.CV_TERMCRIT_ITER,100,1.0),centers = cent)
我正在大约50,000个功能集上运行它，并将CLUSTER_COUNT设置为2000。但是，我只得到253个非空的群集。其余群集未分配任何功能。
我不确定OpenCV的K-Means实现是什么样的，但是我会认为，当有一个空集群时，会重新分配中心？
我所说的方式有什么问题吗，或者这是预期的行为？
最佳答案
也许尝试cv2.kmeans代替，这更容易理解。如果问题仍然存在，请告诉我们。
关于python - OpenCV-KMeans2导致许多空集群，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/10775365/