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基于opencv的图像颜色聚类算法。聚类精度较高，但颜色数目需要输入。-Opencv image-based color clustering algorithm. Clustering high accuracy, but the number of colors required to enter.
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用OPEN CV在VS2010下实现运动物体分离，算法理论：K—均值聚类算法-Moving objects in VS2010 with the OPEN the CV separation algorithm theory: K-means clustering algorithm
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在上篇博客特征点检测学习_1(sift算法) 中简单介绍了经典的sift算法，sift算法比较稳定，检测到的特征点也比较多，其最大的确定是计算复杂度较高。后面有不少学者对其进行了改进，其中比较出名的就是本文要介绍的surf算法，surf的中文意思为快速鲁棒特征。本文不是专门介绍surf所有理论（最好的理论是作者的论文）的，只是对surf算法进行了下整理，方便以后查阅。
该代码的作者给出的主函数实现了6中功能，包括静态图片特征点的检测，视频中特征点的检测，图片之间的匹配，视频与图片之间的匹配
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用于遥感图像分类处理的一个基于C++的遗传算法聚类程序-For remote sensing image classification based on genetic algorithm clustering procedure of the C++
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用K-means算法将点进行聚类，点以结构体的形式表示，opencv+vs2010跑通。-By K-means clustering algorithm point, the point structure in the form of representation, opencv+ vs2010 run through.
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基于人类视觉将图像分割成若干个有意义的区域是目标检测和模式识别的基础。图像分割属于图像处理中一种重要的图像分析技术。图像分割的基本方法是对灰度图像分割，处理图像的亮度分量，简单快速。本论文介绍了传统的图像分割与K-均值聚类算法分割，然后利用OpenCV函数将其实现，并介绍了OpenCV中图像分割相关的基本函数。-Based on the human visual image is segmented into several meaningful regions is the basis for
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图像处理，C++环境下的k-means聚类算法，实现图像分割-Image processing, k-means clustering algorithm C++ environment, image segmentation
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基于opencv的运动人流分类，采用了帧差法、DBSCAN聚类算法实现-Based on opencv motion flow classification, using the frame difference, DBSCAN clustering algorithm
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介绍了传统的图像分割与K-均值聚类算法分割，然后利用OpenCV函数将其实现，并介绍了OpenCV中图像分割相关的基本函数。(This paper introduces the segmentation of traditional image segmentation and K- mean clustering algorithm, then uses OpenCV function to implement it, and introduces the basic functions of
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DBSCAN是一个基于密度的聚类算法,改算法将具有足够高度的区域划分为簇(DBSCAN is a density based clustering algorithm, the algorithm will have enough height area is divided into clusters)
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基于windows平台和k-聚类算法，对平面点集进行聚类(Based on the windows platform and the k- clustering algorithm, the plane point set is clustered)
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