不用opencv实现机器学习实验中基于聚类的整图分割的python代码

好的，以下是一个基于聚类的整图分割的Python代码示例，不使用OpenCV库：

import numpy as np
from PIL import Image
from sklearn.cluster import KMeans

# 加载图像
img = Image.open('image.jpg')

# 调整图像大小
scale_percent = 30  # 调整图像大小的百分比
width = int(img.size[0] * scale_percent / 100)
height = int(img.size[1] * scale_percent / 100)
dim = (width, height)
resized_img = img.resize(dim)

# 将图像转换为数组
img_array = np.array(resized_img)

# 对图像进行聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(img_array.reshape(-1, 3))
labels = kmeans.labels_
cluster_centers = kmeans.cluster_centers_

# 创建空白图像
segmented_img = np.zeros_like(img_array)

# 将每个像素分配到其对应的聚类中心
for i in range(img_array.shape[0]):
    for j in range(img_array.shape[1]):
        segmented_img[i][j] = cluster_centers[labels[i * img_array.shape[1] + j]]

# 将分割后的图像转换回PIL图像
segmented_img = Image.fromarray(segmented_img.astype('uint8'))

# 显示原始图像和分割后的图像
img.show()
segmented_img.show()

这段代码也是基于K-Means算法进行聚类，将每个像素分配到其对应的聚类中心。与之前的代码不同的是，这里使用了Pillow库来加载和处理图像，而不是OpenCV库。最后，将分割后的图像转换回PIL图像，并显示原始图像和分割后的图像。

同样，请注意，这只是一个简单的示例代码，您可以根据需要自己调整和修改。