meanshift图像聚类代码

以下是一个简单的meanshift图像聚类的Python代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread("image.jpg")

# 转换为Lab颜色空间
lab_image = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2LAB)

# 转换为浮点数类型
lab_image = np.float32(lab_image)

# 设定停止条件
criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 10, 1.0)

# 进行meanshift聚类
_, labels, _ = cv2.meanShift(lab_image, (0, 0, 20), criteria)

# 创建一个空白图像，用于可视化结果
result = np.zeros_like(img)

# 将每个像素点的颜色替换为其所属簇的中心颜色
for label in np.unique(labels):
    mask = labels == label
    result[mask] = cv2.mean(img, mask)

# 显示原始图像和聚类结果
cv2.imshow("Original Image", img)
cv2.imshow("Clustered Image", result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

该代码首先将输入图像转换为Lab颜色空间，并将其转换为浮点数类型。然后，它设定了停止条件并调用cv2.meanShift函数进行meanshift聚类。最后，它将每个像素点的颜色替换为其所属簇的中心颜色，并显示原始图像和聚类结果。