👥 Autores


Jesús Camarena

Tabla de contenido

🔸 Introducción

La segmentación por clustering es una técnica poderosa para identificar regiones en una imagen a color basándose en la similitud de colores. A través del agrupamiento de píxeles con características similares en un espacio de color como RGB, podemos extraer regiones como el cielo, las nubes o un objeto específico. En esta clase, exploraremos cómo aplicar esta técnica utilizando el algoritmo k-means.

En esta clase aprenderás:

📘 Fundamento Teórico

📖 Tema

📄 Concepto

La segmentación por clustering consiste en agrupar píxeles en función de sus valores de color. Estos grupos o "clusters" se representan como regiones de colores similares en la imagen.

Representación en RGB:

Algoritmo k-means:

  1. Se elige un número k de clusters a encontrar.
  2. Se seleccionan aleatoriamente k centroides iniciales.