python-3.x - 使用 KMeans 找到一组边界框质心？

Question

我想找到边界框中心的集群。正如您在图像中看到的那样，有很多边界框，我已经计算了边界框的质心，但我正在寻找的是边界框集群中的一个质心。正如您在图像中看到的，有 0 到 5 个集群。我想计算 0、1、2、3、4 的质心.....这是图像中的示例：这是我的代码示例：

array = []
for (startX, startY, endX, endY) in boxes:
x = startX + ((endX - startX)/2)
y = startY + ((endY - startY)/2)
array.append([x, y])
.
.
.
.
.
#KMEANS
kmeans= np.array(kmeans)
kmeans = KMeans(n_clusters=6, random_state=0).fit(kmeans)
print('centroid values', kmeans.cluster_centers_)
kmeans.labels_
print('labels for the data point', kmeans.labels_)
plt.scatter(array[:,0],array[:,1], c=kmeans.labels_, cmap='rainbow')
plt.scatter(kmeans.cluster_centers_[:,0], kmeans.cluster_centers_[:,1], color='black')
res = kmeans.labels_.astype(str)

标签： python-3.xk-meanscentroidtext-recognition