ee.Algorithms.Image.Segmentation.GMeans

Thực hiện phân cụm G-Means trên hình ảnh đầu vào. Áp dụng lặp lại k trung bình, sau đó kiểm tra tính chuẩn tắc để tự động xác định số lượng cụm cần sử dụng. Đầu ra chứa một dải "cụm" chứa mã nhận dạng số nguyên của cụm mà mỗi pixel thuộc về.

Thuật toán này có thể hoạt động trên một lưới cố định gồm các ô không chồng chéo (gridSize, có thể nhỏ hơn một ô) hoặc trên các ô có chồng chéo (neighborhoodSize). Chế độ mặc định là sử dụng các ô không chồng chéo. Các cụm trong một ô hoặc ô vuông không liên quan đến các cụm trong ô hoặc ô vuông khác. Mọi cụm trải dài trên ranh giới ô hoặc ô vuông có thể nhận được 2 nhãn khác nhau ở 2 nửa. Mọi pixel đầu vào có mặt nạ một phần đều được che hoàn toàn trong đầu ra. Thuật toán này chỉ được kỳ vọng hoạt động hiệu quả đối với những hình ảnh có dải tương phản động hẹp (tức là byte hoặc đoạn video ngắn).

Xem: G. Hamerly và C. Elkan. Tìm hiểu về k trong thuật toán k trung bình NIPS, 2003.

Cách sử dụng	Giá trị trả về
ee.Algorithms.Image.Segmentation.GMeans(image, numIterations, pValue, neighborhoodSize, gridSize, uniqueLabels)	Hình ảnh

Đối số	Loại	Thông tin chi tiết
image	Hình ảnh	Hình ảnh đầu vào để phân cụm.
numIterations	Số nguyên, mặc định: 10	Số lần lặp lại. Giá trị mặc định là 10.
pValue	Độ chính xác đơn, mặc định: 50	Mức ý nghĩa cho kiểm thử tính chuẩn.
neighborhoodSize	Số nguyên, mặc định: 0	Kích thước vùng lân cận. Lượng cần mở rộng mỗi ô (chồng chéo) khi tính toán các cụm. Lựa chọn này loại trừ lẫn nhau với gridSize.
gridSize	Số nguyên, mặc định: null	Kích thước ô lưới. Nếu lớn hơn 0, kMeans sẽ chạy độc lập trên các ô có kích thước này. Điều này có tác dụng giới hạn kích thước của mọi cụm thành gridSize hoặc nhỏ hơn. Lựa chọn này không thể dùng chung với neighborhoodSize.
uniqueLabels	Boolean, mặc định: true	Nếu đúng, các cụm sẽ được chỉ định mã nhận dạng riêng biệt. Nếu không, chúng sẽ lặp lại theo từng ô hoặc ô lưới.