kmeans色彩聚类算法 K均值(K-means)色彩聚类算法是一种常见的无监督学习算法,用于将图像中的像素分组成具有相似颜色的集群。该算法基于最小化集群内部方差的原则,通过迭代寻找最优的集群中心来实现聚类。 首先,算法随机初始化K个集群中心(K为预先设定的参数),然后将每个像素分配到最接近的集群中心。接下来,更新集群...
色彩量化对于某些设备显示图像非常关键,这些设备可能由于内存限制等原因只能显示有限颜色,因此,在这些设备上显示色彩通常需要在准确性和减少颜色数量之间进行权衡,在利用 K-Means 聚类进行色彩量化时,权衡两者是通过正确设置 K 参数来进行的。 利用K-Means 聚类算法来执行色彩量化,簇中心数据由 3 个特征组成,它们对应于...
在图像压缩问题中，K均值聚类算法会把类似的颜色分别放在K个簇中——也就是说，每个簇的颜色都变成了...
kmeans聚类实现彩色图像色彩量化(使用更少色彩值表示原彩色图像) # coding: utf-8importcv2importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#读取原始图像img = cv2.imread('d:paojie.png')print(img.shape)#图像二维像素转换为一维data = img.reshape((-1,3)) data = np.float32(data)#定义中心 (type,max_ite...
#重新寻找聚类中心 centroid_sum = np.zeros((centroid_num, 3)) # 记录属于每个中心的向量的和 vector_nbr = np.zeros(centroid_num) # 记录属于每个向量中心的向量的个数 for index, vector in enumerate(vector_set): group = int(group_tag[index] - 1) ...
像往常一样,你可以自由地使用任何你想要的pic运行它,这里是带有代码的GitHub存储库GitHub - StrikingLoo/K-means-image-compression: Applying K-means clustering to image compression。 或者,也许我们的照片只有三种颜色:两种红色,一种绿色。 如果我们将它放到两个集群中,所有红色像素将变成一些不同的红色阴影(聚集在...
基于算法的图像色彩聚类K-meansRGB韩海(江汉大学数学与计算机科学学院,湖北武汉430056)摘要:给出了一个利用K-means算法进行迭代聚类,并以聚类结果建立彩色图像调色板的算法。该算法在统计图像中各种颜色的RGB组合值出现次数的基础上,以聚类得到的256种颜色建立调色板,从而将BMP格式图像转换成GIF格式。实验表明,这种转换...
利用K-Means 聚类进行色彩量化 色彩量化问题可以定义为减少图像中颜色数量的过程。色彩量化对于某些设备显示图像非常关键,这些设备可能由于内存限制等原因只能显示有限颜色,因此,在这些设备上显示色彩通常需要在准确性和减少颜色数量之间进行权衡,在利用 K-Means 聚类进行色彩量化时,权衡两者是通过正确设置 K 参数来进行的...