在opencv中使用flann的层次聚类

我正尝试使用opencv 2.4.2中的hierarchicalClustering方法。在opencv中使用flann的层次聚类

它工作没有错误，但问题是，我不承担它接受例如参数。分支......

而且我认为这会导致我的问题，我总是只有一个群集。

我的输入是LBPH功能的cv :: Mat（用于面部检测），行数是12，列数是6272. 无论分支因子的值是什么，我总是得到一个簇，质心是来自输入矩阵grouppeed_one_ferson_features的行的平均值。你能建议吗？

谢谢！

继承人的代码：

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));

来源

2013-03-21 Robert Kirchhoff

首先，你在最后一行错过了一个括号：

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

在该命令，参数（根据flann_base.hpp）：

要聚集的点
计算出的聚类中心。矩阵应该预先分配，而centers.rows是请求的集群数量。
聚类参数
的距离要用于群集

因此，如果你总是得到一个集群，这可能意味着你的centroids矩阵只有一行。你能证实这一点吗？

的KMeansIndexParams的参数（按照kmeans_index.h）：

分支因子：树中的一个节点
迭代孩子的数量：最大迭代以在一个k均值聚类执行（k均值树）
centers_init：用于挑选kmeans树的初始聚类中心的算法
cb_index：聚类边界索引。在搜索kmeans树时使用

来源

2013-04-10 12:49:03 JonesV

这个参数的含义可以很容易地从文档中读取。你可能真的知道这些参数是什么意思，即改变它们会导致什么样的行为？ – penelope 2014-11-20 10:38:41

在opencv中使用flann的层次聚类

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