root/trunk/opencv/samples/cpp/kmeans.cpp @ 4227

Revision 4227, 2.2 KB (checked in by bradski, 3 years ago)

revamped

  • Property svn:eol-style set to native
Line 
1#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
2#include "opencv2/core/core.hpp"
3#include <iostream>
4
5using namespace cv;
6using namespace std;
7
8void help()
9{
10        cout << "\nThis program demonstrates kmeans clustering.\n"
11                        "It generates an image with random points, then assigns a random number of cluster\n"
12                        "centers and uses kmeans to move those cluster centers to their representitive location\n"
13                        "Call\n"
14                        "./kmeans\n" << endl;
15}
16
17int main( int argc, char** argv )
18{
19    const int MAX_CLUSTERS = 5;
20    Scalar colorTab[] =
21    {
22        Scalar(0, 0, 255),
23        Scalar(0,255,0),
24        Scalar(255,100,100),
25        Scalar(255,0,255),
26        Scalar(0,255,255)
27    };
28       
29    Mat img(500, 500, CV_8UC3);
30    RNG rng(12345);
31
32    for(;;)
33    {
34        int k, clusterCount = rng.uniform(2, MAX_CLUSTERS+1);
35        int i, sampleCount = rng.uniform(1, 1001);
36        Mat points(sampleCount, 1, CV_32FC2), labels;
37       
38        clusterCount = MIN(clusterCount, sampleCount);
39        Mat centers(clusterCount, 1, points.type());
40
41        /* generate random sample from multigaussian distribution */
42        for( k = 0; k < clusterCount; k++ )
43        {
44            Point center;
45            center.x = rng.uniform(0, img.cols);
46            center.y = rng.uniform(0, img.rows);
47            Mat pointChunk = points.rowRange(k*sampleCount/clusterCount,
48                                             k == clusterCount - 1 ? sampleCount :
49                                             (k+1)*sampleCount/clusterCount);
50            rng.fill(pointChunk, CV_RAND_NORMAL, Scalar(center.x, center.y), Scalar(img.cols*0.05, img.rows*0.05));
51        }
52
53        randShuffle(points, 1, &rng);
54
55        kmeans(points, clusterCount, labels, 
56               TermCriteria( CV_TERMCRIT_EPS+CV_TERMCRIT_ITER, 10, 1.0),
57               3, KMEANS_PP_CENTERS, &centers);
58
59        img = Scalar::all(0);
60
61        for( i = 0; i < sampleCount; i++ )
62        {
63            int clusterIdx = labels.at<int>(i);
64            Point ipt = points.at<Point2f>(i);
65            circle( img, ipt, 2, colorTab[clusterIdx], CV_FILLED, CV_AA );
66        }
67
68        imshow("clusters", img);
69
70        char key = (char)waitKey();
71        if( key == 27 || key == 'q' || key == 'Q' ) // 'ESC'
72            break;
73    }
74
75    return 0;
76}
Note: See TracBrowser for help on using the browser.