实验的主要内容是将truecolor的图片通过一个优化算法得到其256色的最优表示。本实验采用kmean做算法对像素的色彩进行聚类的计算,分类得到一个色彩数为256的CodeBook,和一个包含有CodeBook索引的矩阵,原图片的颜色值都从CodeBook中获取,colorMap矩阵保存其中像素颜色的索引值,这样通过索引恢复出一个近似的图片文件,达到比...
将原始图片与新图片保存成文件,观察文件的大小。 fromsklearn.datasetsimportload_sample_imageimportmatplotlib.pyplot as pltfromsklearn.clusterimportKMeans#load_sample_image包的示例图片加载Yi = load_sample_image("china.jpg") plt.imshow(Yi) plt.show()print(Yi.shape) fl = load_sample_image("flower....
使用K均值聚类算法将图片相似的颜色归为不同的” k”个聚类(例如k = 64),每个簇质心(RGB值)代表其各自簇的RGB颜色空间中的颜色矢量。 根据Kmeans算法找出图片上每个像素点对应的簇质心(RGB值)的标号值。 图片存储时,我们只需存储每个像素的标签编号, 并保留每个聚类中心的颜色向量的记录,根据编号及这个聚类中心...
kmeans图片压缩算法 kmeans图⽚压缩算法1. ⽤K-means算做图⽚压缩 读取⼀张⽰例图⽚或⾃⼰准备的图⽚，观察图⽚存放数据特点。根据图⽚的分辨率，可适当降低分辨率。再⽤k均值聚类算法，将图⽚中所有的颜⾊值做聚类。然后⽤聚类中⼼的颜⾊代替原来的颜⾊值。形成新的图⽚。观察...
以下是使用k-means算法进行图像分割的实验代码: importnumpyasnp fromPILimportImage importmatplotlib.pyplotasplt # 读入图片数据 img=np.array(Image.open("ladybug.png"))# 读取图片,转为numpy数组 plt.imshow(img) plt.show() # 将数据转化成可以处理的数据维度(n行,3) ...
不看广告,直接看“疗效”: 网络上下载的图片,图片中有大面积色块的还是有压缩空间: 保留原图片中64种颜色。压缩率:66%,也就是节省了1/3的存储空间 对于网络上色彩斑斓的...
一、KMeans算法:降维魔法棒 在大数据时代,数据降维成为了处理海量数据的关键技术。KMeans聚类算法作为一种经典的降维方法,通过将数据点划分为K个簇,以每个簇的质心代替簇内所有数据点,实现了数据空间的压缩和简化。 二、KMeans与矢量量化:图片压缩新篇章
首先介绍一下题图,这个是个小萝莉的照片(如下),每一个点都可以视作是一个三维向量(点?)(RGB三通道图片),那么,使用K-Means算法对这些点进行聚类,我们就很容易得到几个中心点和几类,把同一类的数据点(像素点)用中心点表示就可以得到压缩后的图片,以上分别是把3通道×每通道8bit=24bit的像素点压缩为1bit,2bi...
简介:ML之K-means:基于(完整的)手写数字图片识别数据集利用K-means算法实现图片聚类 输出结果 设计思路 核心代码 metrics.adjusted_rand_score(y_test, y_pred) plt.xlim([0, 10]) plt.ylim([0, 10]) plt.title('Instances') plt.scatter(x1, x2) ...
首先是一个 js 版本的 k-means++ 算法实现:k-means-pp.js 支持 k-means 和 k-means++ 支持多维度坐标点 不依赖某种 js 运行时,可在浏览器、Node.js、Deno 等运行时使用 另外就是偏应用的 k-colors.js 用于提取图片中的 k 种主要颜色 支持 web worker(因为 k-means 算法的