python k-means图像变化检测

Python k-means可以应用于图像变化检测。其基本思路是将两幅图像进行聚类，从而检测出它们之间的差异。

具体步骤如下：

1. 读入两幅图像，将它们转换成灰度图像。

2. 将两幅灰度图像合并成一个大矩阵。

3. 对大矩阵进行k-means聚类，得到k个聚类中心。

4. 将每个像素点分配到最近的聚类中心，得到两幅图像的聚类结果。

5. 对聚类结果进行分析，找出差异较大的像素点，标记为变化区域。

6. 将变化区域可视化，输出结果。

代码示例：

import cv2
import numpy as np

def kmeans_change_detection(img1, img2, k=2):
    # 转换成灰度图像
    gray1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    gray2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # 合并成一个大矩阵
    data = np.vstack([gray1.reshape(-1), gray2.reshape(-1)]).T
    # k-means聚类
    criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 10, 1.0)
    flags = cv2.KMEANS_RANDOM_CENTERS
    compactness, labels, centers = cv2.kmeans(data, k, None, criteria, 10, flags)
    # 将每个像素点分配到最近的聚类中心
    label1 = labels[:gray1.size].reshape(gray1.shape)
    label2 = labels[gray2.size:].reshape(gray2.shape)
    # 找出差异较大的像素点
    diff = np.abs(label1 - label2)
    mask = diff.astype(np.uint8) * 255
    # 可视化变化区域
    result = cv2.cvtColor(gray1, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
    result[:, :, 2] = mask
    return result

# 测试代码
img1 = cv2.imread('img1.jpg')
img2 = cv2.imread('img2.jpg')
result = kmeans_change_detection(img1, img2, k=2)
cv2.imshow('result', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

运行结果：