Целью дипломного проекта является разработка программного продукта и реализация метода фрагментной сегментации при известном числе кластеров. Построен алгоритм кластеризации метода CLARANS, особенностью метода является отказ от векторизации-девекторизации фрагментов изображений, что позволяет повысить быстродействие процессов сегментации растровых данных. В результате выполнения дипломной работы специалиста необходимо разработать программный продукт для метода кластеризации в среде Qt на языке программирования С ++ с применением вспомогательных технологий OpenCV, Cmake и MSVC. Предусмотреть сохранение результирующих данных. МЕТОД CLARANS, КЛАСТЕРИЗАЦІЯ, ФРАГМЕНТНА СЕГМЕНТАЦІЯ, РАСТРОВІ ДАНІ Целью дипломного проекту является разработка программного продукта и реализация метода фрагментное сегментации изображения при известном числе кластеров. Построен алгоритм кластеризации метода CLARANS, особенностью введенной модификации является отказ от векторизации-девекторизации фрагментов изображений, позволяет повысить быстродействие процессов сегментации растровых данных. В результате выполнения работы необходимо разработать программный продукт для метода кластеризации в среде Qt на языке программирования С ++ с применением вспомогательных технологий OpenCV, Cmake и MSVC. Предусмотреть сохранение исходных данных. МЕТОД CLARANS, КЛАСТЕРИЗАЦИЯ, ФРАГМЕНТНАЯ СЕГМЕНТАЦИЯ, РАСТРОВЫЕ ДАННЫЕ The aim of the diploma project is the development of software and implementation method of segmentation slice at a known number of clusters. The algorithm clustering method CLARANS, feature of the method is the rejection of vectorization-devektorizatsii fragments of images that can increase the performance of the segmentation process raster data. As a result of the thesis needs to develop specialist software for clustering method among Qt programming language C ++, with the use of assistive technologies OpenCV, Cmake and MSVC. Provide preserving the original data. METHOD CLARANS, CLUSTERING, SLICE SEGMENTATION, RASTER DATA
