将图片转换为离散颜色值
时间: 2024-05-09 16:14:26 浏览: 16
将图片转换为离散颜色值可以使用聚类算法。具体步骤如下:
1. 加载图片并将其转换为 RGB 颜色空间。
2. 将每个像素的 RGB 值视为一个三维向量。
3. 使用 K-Means 算法对这些向量进行聚类,将相似的颜色归为一类。
4. 对每个聚类中心取整,得到离散的颜色值。
5. 将每个像素的颜色值替换为最近的离散颜色值。
代码示例:
```python
from PIL import Image
from sklearn.cluster import KMeans
# 加载图片
img = Image.open("image.jpg")
# 将图片转换为 RGB 颜色空间
img = img.convert("RGB")
# 将每个像素的 RGB 值视为一个三维向量
pixels = img.load()
width, height = img.size
data = []
for x in range(width):
for y in range(height):
r, g, b = pixels[x, y]
data.append([r, g, b])
# 使用 K-Means 算法对颜色向量进行聚类
n_colors = 8 # 离散颜色数
kmeans = KMeans(n_clusters=n_colors, random_state=0).fit(data)
# 对每个聚类中心取整,得到离散颜色值
colors = kmeans.cluster_centers_.astype(int)
# 将每个像素的颜色值替换为最近的离散颜色值
for x in range(width):
for y in range(height):
r, g, b = pixels[x, y]
distances = ((colors - [r, g, b]) ** 2).sum(axis=1)
index = distances.argmin()
pixels[x, y] = tuple(colors[index])
# 保存离散颜色图片
img.save("discrete_color.jpg")
```
上述代码将图片离散为 8 种颜色,结果保存在 `discrete_color.jpg` 中。可以根据需要修改聚类数 `n_colors` 来控制离散颜色的数量。