D:\wjd这个路径下有2000多张1000*1000的png格式的ovito三色图片，现在想找用无监督方法对其自动分类，resnet50模型训练，用层次聚类方法分类，看看究竟能把我的图片分为几类，写代码吗

好的，我可以为您提供一个简单的Python代码来实现无监督分类和层次聚类方法。

首先，您需要安装必要的库：

!pip install opencv-python scikit-learn scipy

然后，您可以使用以下代码来读取PNG图像，将其转换为NumPy数组，并将其放入一个列表中：

import os
import cv2
import numpy as np

# 读取PNG图像并将其转换为NumPy数组
def read_png_image(file_path):
    image = cv2.imread(file_path)
    image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    image = cv2.resize(image, (224, 224))
    image = np.array(image, dtype=np.float32) / 255.0
    return image

# 读取所有PNG图像
images = []
for filename in os.listdir('D:/wjd'):
    if filename.endswith('.png'):
        file_path = os.path.join('D:/wjd', filename)
        image = read_png_image(file_path)
        images.append(image)

接下来，您可以使用ResNet50模型对图像进行特征提取：

import torch
import torchvision.models as models

# 加载预训练的ResNet50模型
model = models.resnet50(pretrained=True)
model = torch.nn.Sequential(*(list(model.children())[:-1]))
model.eval()

# 提取图像特征
features = []
for image in images:
    image = np.expand_dims(image, axis=0)
    image = torch.from_numpy(image).permute(0, 3, 1, 2)
    with torch.no_grad():
        feature = model(image).numpy().squeeze()
        features.append(feature)

现在，您可以使用KMeans算法对特征进行聚类：

from sklearn.cluster import KMeans

# 使用KMeans算法对特征进行聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=5)
clusters = kmeans.fit_predict(features)

最后，您可以使用Scipy库中的层次聚类方法将图像分成更多类：

from scipy.cluster.hierarchy import linkage, fcluster
from scipy.spatial.distance import pdist

# 使用层次聚类方法将图像分成更多类
distance_matrix = pdist(features, metric='euclidean')
linkage_matrix = linkage(distance_matrix, method='ward')
labels = fcluster(linkage_matrix, t=250, criterion='distance')

在这里，我使用了Ward方法作为距离计算方法，并将阈值设置为250。您可以根据需要调整这些参数。

希望这可以帮助您解决问题！