opencv中使用flann的分层聚类

我试图使用opencv 2.4.2中的HierarchycalClustering方法

它工作正常，但问题是，我不理解它接受的参数，例如分支

我认为我的问题在于我总是只得到一个集群

我的输入是LBPH特征的cv:：Mat（用于人脸检测）行数为12，列数为6272。 不管分支因子的值是多少，我总是得到一个簇，它的质心是来自输入矩阵grouppeed_one_ferson_特征的行的平均值。 你能给我一些建议吗

非常感谢

代码如下：

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));

cv:：Mat-groupped\u-one\u-person\u功能；
.... // 用数据填充grouppeed_one_ferson_功能
int Nclusters=50；
cv:：Mat质心（Nclusters，Features.data[0][0].cols，cv_32FC1）；
int count=cv:：flann:：hierarchicalClusteringgroupped_one_person_特征、质心、cvflann:：KMeansIndexParams（2000,11，cvflann:：flann_CENTERS_KMEANSPP））；

首先，您在最后一行中遗漏了一个括号：

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

int count=cv:：flann:：hierarchicalClustering（分组一人特征、质心、cvflann:：KMeansIndexParams（2000,11，cvflann:：flann_CENTERS_KMEANSPP））；

按照顺序，参数为（根据

flann_base.hpp

）：

• 要聚集的点
• 计算出的聚类中心。矩阵应预先分配并居中。行是请求的群集数
• 聚类参数
• 用于聚类的距离

因此，如果总是得到一个簇，这可能意味着

质心矩阵只有一行。你能核实一下吗

KMeansIndexParams
的参数是（根据
kmeans\u index.h
）：


分支因子：树中节点的子节点数
迭代次数：在一个kmeans集群（kmeans树）中执行的最大迭代次数
centers\u init：用于为kmeans树拾取初始群集中心的算法
cb_指数：集群边界指数。搜索kmeans树时使用
可以从文档中轻松阅读参数的含义。你是否真的知道这些参数的含义，即改变它们会导致什么样的行为？