ee.Algorithms.Image.Segmentation.KMeans

Выполняет кластеризацию по методу K-средних на входном изображении. Выводит одноканальное изображение, содержащее идентификатор кластера, к которому принадлежит каждый пиксель. Алгоритм может работать как с фиксированной сеткой неперекрывающихся ячеек (gridSize, который может быть меньше размера тайла), так и с перекрывающимися тайлами (neighborhoodSize). По умолчанию используются тайлы без перекрытия. Кластеры в одной ячейке или тайле не связаны с кластерами в другом. Любой кластер, охватывающий границу ячейки или тайла, может получить две разные метки в двух половинах. Любые входные пиксели с частичными масками полностью маскируются на выходе.

Использование	Возврат
ee.Algorithms.Image.Segmentation.KMeans(image, numClusters , numIterations , neighborhoodSize , gridSize , forceConvergence , uniqueLabels )	Изображение

Аргумент	Тип	Подробности
image	Изображение	Входное изображение для кластеризации.
numClusters	Целое число, по умолчанию: 8	Количество кластеров.
numIterations	Целое число, по умолчанию: 20	Количество итераций.
neighborhoodSize	Целое число, по умолчанию: 0	Размер соседства. Величина расширения каждой плитки (перекрытия) при вычислении кластеров. Этот параметр взаимоисключающий с параметром gridSize.
gridSize	Целое число, по умолчанию: null	Размер ячейки сетки. Если значение больше 0, kMeans будет применяться независимо к ячейкам этого размера. Это ограничивает размер любого кластера значением gridSize или меньше. Этот параметр взаимоисключающий с neighborhoodSize.
forceConvergence	Логическое значение, по умолчанию: false	Если true, возникает ошибка, если сходимость не достигнута до numIterations.
uniqueLabels	Логическое значение, по умолчанию: true	Если значение равно true, кластерам присваиваются уникальные идентификаторы. В противном случае они повторяются для каждой плитки или ячейки сетки.