有没有一段完整的代码

是的，下面是完整的代码，包括读取PNG图片和使用K-means算法进行无监督分类。

from PIL import Image
import os
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans

# 读取PNG格式的图片
path = "D:/wjd/"
images = []
for file_name in os.listdir(path):
    if file_name.endswith(".png"):
        image = Image.open(path + file_name)
        images.append(image)

# 将图片转换为numpy数组
image_arrays = []
for image in images:
    image_array = np.array(image)
    image_arrays.append(image_array)

# 使用K-means对图片进行聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(image_arrays)
labels = kmeans.labels_

# 根据标签将图片分成两类
fcc_images = []
bcc_images = []
for i in range(len(images)):
    if labels[i] == 0:
        fcc_images.append(images[i])
    else:
        bcc_images.append(images[i])

# 打印分类结果
print("FCC images:")
for image in fcc_images:
    print(image.filename)
print("BCC images:")
for image in bcc_images:
    print(image.filename)

你需要将`path`变量设置为你PNG图片所在的路径，然后运行这段代码即可。这段代码将PNG图片分成两类：FCC和BCC，并输出分类结果。