K-MEANS聚类之图像分割Python实现

K-MEANS聚类再上上一章就详细介绍完了，接下来我们做一个小小的图像分割。

第一步：导包和导入图片

from matplotlib.image import imread
from sklearn.cluster import KMeans 
import matplotlib.pyplot as plt  
import numpy as np
image=imread('C:/Users/bwy/Desktop/嘿嘿哈嘿.jpg')

然后我们看一下图片的shape：

image.shape

(1280, 960, 3)三维的，由于k-means是两个参数所以我们需要reshape（）

2.reshape

X=image.reshape(-1,3)
X.shape

 结果：（-1代表1280*960）

(1228800, 3)

3 大招出场

segmented_imgs=[]
n_colors=(10,8,6,4,1)
for n_cluster in n_colors:
    kmeans=KMeans(n_clusters=n_cluster,random_state=142).fit(X)
    segmented_img=kmeans.cluster_centers_[kmeans.labels_].reshape(image.shape)
    new_segmented_img=np.around(segmented_img).astype(int)
    segmented_imgs.append(new_segmented_img)

4.图像显示

plt.figure(figsize=(8,6))
plt.subplot(231)
plt.imshow(image)
plt.title('Original image')
for idx,n_clusters in enumerate(n_colors):
    plt.subplot(232+idx)
    plt.imshow(segmented_imgs[idx])
    plt.title('{}colors'.format(n_clusters))

结果如图：

 不要慌，不要慌，太阳下山有月光，月亮落下有朝阳。(●ˇ∀ˇ●)