在opencv中使用flann的層次聚類

我正嘗試使用opencv 2.4.2中的hierarchicalClustering方法。在opencv中使用flann的層次聚類

它工作沒有錯誤，但問題是，我不承擔它接受例如參數。分支......

而且我認爲這會導致我的問題，我總是隻有一個羣集。

我的輸入是LBPH功能的cv :: Mat（用於面部檢測），行數是12，列數是6272. 無論分支因子的值是什麼，我總是得到一個簇，質心是來自輸入矩陣grouppeed_one_ferson_features的行的平均值。你能建議嗎？

謝謝！

繼承人的代碼：

cv::Mat groupped_one_person_features; 
.... // fill grouppeed_one_ferson_features with data 
int Nclusters=50; 
cv::Mat centroids (Nclusters,Features.data[0][0].cols,CV_32FC1); 
int count = cv::flann::hierarchicalClustering<cvflann::L1<float>>groupped_one_person_features,centroids,cvflann::KMeansIndexParams(2000,11,cvflann::FLANN_CENTERS_KMEANSPP));

來源

2013-03-21 Robert Kirchhoff

首先，你在最後一行錯過了一個括號：

int count = cv::flann::hierarchicalClustering<cvflann::L1<float>>(groupped_one_person_features,centroids,cvflann::KMeansIndexParams(2000,11,cvflann::FLANN_CENTERS_KMEANSPP));

在該命令，參數（根據flann_base.hpp）：

要聚集的點
計算出的聚類中心。矩陣應該預先分配，而centers.rows是請求的集羣數量。
聚類參數
的距離要用於羣集

因此，如果你總是得到一個集羣，這可能意味着你的centroids矩陣只有一行。你能證實這一點嗎？

的KMeansIndexParams的參數（按照kmeans_index.h）：

分支因子：樹中的一個節點
迭代孩子的數量：最大迭代以在一個k均值聚類執行（k均值樹）
centers_init：用於挑選kmeans樹的初始聚類中心的算法
cb_index：聚類邊界索引。在搜索kmeans樹時使用

來源

2013-04-10 12:49:03 JonesV

這個參數的含義可以很容易地從文檔中讀取。你可能真的知道這些參數是什麼意思，即改變它們會導致什麼樣的行爲？ – penelope 2014-11-20 10:38:41

在opencv中使用flann的層次聚類

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