使用Python，OpenCV，K-Means聚类查找图像中最主要的颜色
Python，OpenCV，K-Means聚类查找图像中最主要的颜色
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- 1. K-Means是什么？
- 2. 步骤
- 3. 效果图
- 4. 源代码
- 参考
对于肉眼来说，从一幅图中识别出主要颜色很容易。那怎么用算法提取出一幅图像中最主要的颜色呢？
在这篇博客文章中，我将向您展示如何使用OpenCV，Python和K-means对RGB像素强度进行聚类以找到图像中最主要的颜色。
1. K-Means是什么？
- K均值是一种聚类算法，可基于n个数据点生成k个聚类；
- 聚簇数 k 必须提前指定；
- 每个簇的平均值称为其“质心”或“中心”；
- 通常，聚簇数量较少（k <= 5）可获得最佳效果；
- K-Means返回
总体而言，应用k均值会产生原始n个数据点的k个单独的簇。与属于其他群集的数据点相比，特定群集内的数据点被认为彼此“更相似”。
在我们的案例中，我们将对RGB图像的像素强度进行聚类。给定一个MxN大小的图像，因此我们有MxN个像素，每个像素都由三个分量组成：红色，绿色和蓝色。
我们将这些MxN像素视为我们的数据点，并使