带掩码的聚类

Question

其实我已经在official Q&A问过这个问题，但还没有得到任何答案。

我的任务是不将kmeans clusterization 用于整个图像，而仅用于它的蒙版部分。所以作为输入，我有两张图片：

1. 蒙面图像。
2. 图像转换为 Lab 颜色空间。

如果我在 n 个集群上对图像进行聚类，则在使用掩码进行聚类后，我希望获得具有 n+1 个集群的图像（由于掩码而+1）。

当然，我研究并搜索了它，但一无所获。

感谢您的建议。

Answer 1

创建另一个图像，复制其中的数据未屏蔽数据，并使用此矩阵执行您的 kmeans。事情是这样的：

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以下不起作用，它只是遮罩中的像素，但 tmp 与原始图像具有相同的尺寸。 简历::垫 tmp; labImage.copyTo(tmp, mask);

您应该预先分配 tmp 矩阵，并在掩码上用循环填充它：

cv::Mat tmp = cv::Mat::zeros(cv::countNonZero(mask), 1, labImage.type());
int counter = 0;
for (int r = 0; r < mask.rows; ++r)
  for (int c = 0; c < mask.cols; ++c) 
    if (!mask.at<unsigned char>(r, c))
      // I assume Lab pixels are stored as a vector of floats
      tmp.at<cv::Vec3f>(counter++, 0) = labImage.at<cv::Vec3b>(r, c);

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cv::kmeans(tmp, k, labels);

// Now to compute your image of labels
cv::Mat labelsImage = cv::Mat(labImage.size(), CV_32S, k); // initialize pixel values to K, which is the index of your N+1 cluster

// Now loop through your pixel mask and set the correspondance in your labelImage
int counter = 0;
for (int r = 0; r < mask.rows; ++r)
  for (int c = 0; c < mask.cols; ++c) 
    if (!mask.at<unsigned char>(r, c))
      labelsImage.at<int>(r, c) = labels.at<int>(counter++, 0);