利用K均值聚类方法将彩色图像按照颜色将属于同一颜色的目标和区域分割到同一个图层,给出python实现代码
时间: 2023-12-03 09:44:47 浏览: 31
以下是利用K均值聚类方法将彩色图像按照颜色分割到同一个图层的Python实现代码:
```python
import numpy as np
import cv2
# 读取彩色图像
img = cv2.imread('image.jpg')
# 将图像转为一维数组
img_arr = img.reshape((-1, 3))
# 设定聚类中心数量
k = 8
# 设定迭代次数和聚类停止条件
criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 10, 1.0)
# 进行K均值聚类
ret, label, center = cv2.kmeans(img_arr, k, None, criteria, 10, cv2.KMEANS_RANDOM_CENTERS)
# 将每个像素点的分类标签转为图像形式
label = label.reshape((img.shape[0], img.shape[1]))
# 创建一个新的图像数组,用于分割后的图像显示
segmented_img = np.zeros_like(img)
# 根据分类标签将像素点放入对应的聚类中心所在的层
for i in range(k):
segmented_img[label == i] = center[i]
# 显示分割后的图像
cv2.imshow('Segmented Image', segmented_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在代码中,我们首先读取了彩色图像,然后将其转为一维数组。接着,我们设定了聚类中心数量和聚类停止条件,并利用K均值聚类方法进行聚类。之后,我们将每个像素点的分类标签转为图像形式,并创建一个新的图像数组,用于分割后的图像显示。最后,根据分类标签将像素点放入对应的聚类中心所在的层,并显示分割后的图像。