写一段不是调用的kmeans聚类图片的python代码

以下是一段简单的 K-Means 聚类图片的 Python 代码，可以根据需要进行修改和调整：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans
from PIL import Image

# 读取图片
img = Image.open('test.jpg')
img_data = np.array(img)

# 将图片数据转换为二维数组
rows, cols, dims = img_data.shape
data = img_data.reshape(rows * cols, dims)

# K-Means 聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=8, random_state=0).fit(data)
labels = kmeans.predict(data)
centers = kmeans.cluster_centers_

# 将聚类结果转换为图片
result = np.zeros_like(data)
for i in range(len(data)):
    result[i] = centers[labels[i]]
result = result.reshape(rows, cols, dims)

# 显示原始图片和聚类结果
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.imshow(img)
plt.title('Original Image')
plt.axis('off')

plt.subplot(1, 2, 2)
plt.imshow(result)
plt.title('K-Means Clustering')
plt.axis('off')

plt.show()

这段代码可以将指定的图片进行 K-Means 聚类，并将聚类结果显示出来。其中，`n_clusters` 参数指定聚类的数量，可以根据需要进行调整。