机器学习1——聚类实现图像分割； 1）读入一幅图像 2）输入初始处理 3）分别用kmeans和kmeans++进行聚类； 4）显示分割后的图像。（对比背景简单和复杂的图像的分割效果）python代码

在Python中，可以使用OpenCV库结合scikit-learn库来实现基于K-means的图像分割。以下是简单的步骤和代码示例：

# 导入库
import cv2
from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np

# 1) 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)  # 读取灰度图像，替换为你的图片路径
if img is None:
    print("Image not found.")
else:
    height, width = img.shape
    data = img.reshape((height * width, -1))  # 将二维图像展平成一维数据

# 2) 输入预处理 (这里假设不需要额外处理)
data = data.astype(np.float64)

# 3) 使用K-means
# a. 普通K-means (kmeans)
kmeans = KMeans(n_clusters=2, init='k-means++')  # 初始化k值为2（二元分类），kmeans++提高初始质心选择效率
kmeans.fit(data)

# b. 分配簇标签
labels = kmeans.labels_

# 4) 显示分割后的图像
seg_img = labels.reshape((height, width))
binary_img = np.where(seg_img == 0, 0, 255)  # 设置前景为白色，背景为黑色
seg_result = cv2.applyColorMap(binary_img, cv2.COLORMAP_OCEAN)  # 应用颜色映射
cv2.imshow('Segmented Image (K-means)', seg_result)

# 对比复杂和简单图像效果
# 可以尝试将上述代码复制到另一张复杂图像是，比如使用不同的阈值或调整k值，然后比较两个结果。

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