python中利用K均值聚类算法实现图像压缩

K 均值聚类算法可以用来实现图像压缩。以下是一个 Python 实现的图像压缩代码示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image

def compress_image(image_path, k):
    """
    使用 K 均值聚类算法压缩图像
    :param image_path: 图像文件路径
    :param k: 聚类数
    :return: 压缩后的图像对象
    """
    # 打开图像并转换为 numpy 数组
    image = Image.open(image_path)
    data = np.asarray(image, dtype=np.float32)
    # 将图像数据归一化到 [0, 1]
    data /= 255.0
    # 将图像数据转换为二维数组
    height, width, channels = data.shape
    data = data.reshape(height * width, channels)
    # 运行 K 均值聚类算法
    labels, centers = k_means_clustering(data, k)
    # 将每个像素点的颜色替换为其所属类别的中心颜色
    compressed_data = centers[labels]
    # 将压缩后的数据转换为三维数组
    compressed_data = compressed_data.reshape(height, width, channels)
    # 将数据归一化到 [0, 255] 并转换为整数类型
    compressed_data *= 255.0
    compressed_data = compressed_data.astype(np.uint8)
    # 创建压缩后的图像对象
    compressed_image = Image.fromarray(compressed_data)
    return compressed_image

该函数接受一个字符串 `image_path` 和一个整数 `k`，返回一个压缩后的图像对象。该函数首先打开图像文件并将其转换为一个二维 numpy 数组 `data`，其中每行表示一个像素点的颜色。然后将图像数据归一化到 [0, 1]。接下来，运行 K 均值聚类算法，得到每个像素点所属的类别和类中心。将每个像素点的颜色替换为其所属类别的中心颜色，并将压缩后的数据转换为三维数组，其中第一维和第二维是图像的高度和宽度，第三维是颜色通道数。最后，将压缩后的数据归一化到 [0, 255] 并转换为整数类型，创建一个压缩后的图像对象并返回。