不得调用python库中成熟的算法,编写基于K-means的图像分割小程序

好的，那么让我们来编写一个基于K-means的图像分割小程序，不调用成熟的Python库。

首先，我们需要读取图像并将其转换为灰度图像。这里使用Python中的`PIL`库进行图像读取和转换。

from PIL import Image

# 读取图像并转换为灰度图像
img = Image.open('image.jpg').convert('L')

接下来，我们需要初始化K-means算法所需的参数。这里我们需要指定聚类数、最大迭代次数和初始聚类中心。这里我们将聚类数设置为2，最大迭代次数设置为10，初始聚类中心随机生成。

import random

# 初始化K-means算法参数
k = 2
max_iterations = 10
pixels = img.load()
centers = [random.randint(0, 255) for i in range(k)]

然后，我们需要实现K-means算法。K-means算法的核心步骤包括初始化聚类中心、计算每个像素点与聚类中心的距离、更新聚类中心和重复迭代直到收敛。具体实现如下：

# 实现K-means算法
for iteration in range(max_iterations):
    # 初始化聚类
    clusters = [[] for i in range(k)]
    for i in range(img.width):
        for j in range(img.height):
            pixel = pixels[i, j]
            distances = [abs(pixel - center) for center in centers]
            cluster_index = distances.index(min(distances))
            clusters[cluster_index].append((i, j))
    # 更新聚类中心
    for cluster_index in range(k):
        if len(clusters[cluster_index]) > 0:
            center = sum([pixels[i, j] for i, j in clusters[cluster_index]]) / len(clusters[cluster_index])
            centers[cluster_index] = center

在实现K-means算法后，我们可以将每个像素点分配到对应的聚类中心，并将其转换为二值图像。这里我们将灰度值小于聚类中心的像素点设置为0，其余像素点设置为255。

# 将像素点分配到聚类中心
for cluster_index in range(k):
    for i, j in clusters[cluster_index]:
        pixels[i, j] = centers[cluster_index]
# 将图像转换为二值图像
threshold = (centers[0] + centers[1]) / 2
for i in range(img.width):
    for j in range(img.height):
        if pixels[i, j] < threshold:
            pixels[i, j] = 0
        else:
            pixels[i, j] = 255

最后，我们将分割后的二值图像保存到文件中。

# 保存图像
img.save('segmentation.jpg')

完整代码如下：

from PIL import Image
import random

# 读取图像并转换为灰度图像
img = Image.open('image.jpg').convert('L')

# 初始化K-means算法参数
k = 2
max_iterations = 10
pixels = img.load()
centers = [random.randint(0, 255) for i in range(k)]

# 实现K-means算法
for iteration in range(max_iterations):
    # 初始化聚类
    clusters = [[] for i in range(k)]
    for i in range(img.width):
        for j in range(img.height):
            pixel = pixels[i, j]
            distances = [abs(pixel - center) for center in centers]
            cluster_index = distances.index(min(distances))
            clusters[cluster_index].append((i, j))
    # 更新聚类中心
    for cluster_index in range(k):
        if len(clusters[cluster_index]) > 0:
            center = sum([pixels[i, j] for i, j in clusters[cluster_index]]) / len(clusters[cluster_index])
            centers[cluster_index] = center

# 将像素点分配到聚类中心
for cluster_index in range(k):
    for i, j in clusters[cluster_index]:
        pixels[i, j] = centers[cluster_index]
# 将图像转换为二值图像
threshold = (centers[0] + centers[1]) / 2
for i in range(img.width):
    for j in range(img.height):
        if pixels[i, j] < threshold:
            pixels[i, j] = 0
        else:
            pixels[i, j] = 255

# 保存图像
img.save('segmentation.jpg')

注意，由于K-means算法是一种迭代算法，需要指定最大迭代次数和收敛条件。在实际应用中，需要根据具体情况调整这些参数。