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Quantizing an image with KMeans clustering使用KMeans聚类量化图片

图片处理是聚类方法应用中的一个重要的主题。 值得指出的是python中有很多很好的图片处理方法,scikit-image是scikit-learn的一个姐妹工程。..., and the third dimension represents the RGB values for each image: 我们在这部分将要做些有趣的事情,目标是用聚类方法模糊化一张图片。...为了实际量化该图片,我们需要转换它为含有RGB值的768*1024,的二维数组,一个好的想法是,用一个三维空间上的数据和聚类点来所见图片中颜色点的距离,这是一个简单的量化方法。...using silhouette distance that we reviewed in the Optimizing the number of centroids recipe: 现在我们开始聚类处理...,首先我们导入cluster模型,并生成一个KMeans对象,我们将设置n_clusters=5以便我们有5个聚类的组,或者说5种不同的颜色。

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