基于slic的kmean聚类代码

以下是基于SLIC的K-means聚类的Python代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread("image.jpg")

# 进行超像素分割
slic = cv2.ximgproc.createSuperpixelSLIC(img, algorithm=cv2.ximgproc.SLICO, region_size=10)
slic.iterate(10)

# 获取超像素的标签
labels = slic.getLabels()

# 获取超像素的数量
num_segments = slic.getNumberOfSuperpixels()

# 计算超像素的中心点
centers = np.zeros((num_segments, 3))
for i in range(num_segments):
    mask = labels == i
    centers[i] = [np.mean(img[:,:,0][mask]), np.mean(img[:,:,1][mask]), np.mean(img[:,:,2][mask])]

# 进行K-means聚类
num_clusters = 5
criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 10, 1.0)
flags = cv2.KMEANS_RANDOM_CENTERS
compactness, clusters, centers = cv2.kmeans(centers, num_clusters, None, criteria, 10, flags)

# 将每个超像素的标签转换为聚类后的标签
clustered_labels = np.zeros(labels.shape)
for i in range(num_segments):
    clustered_labels[labels == i] = clusters[i]

# 将每个聚类的超像素可视化为不同的颜色
for i in range(num_clusters):
    mask = clustered_labels == i
    img[mask] = centers[i]

# 显示结果
cv2.imshow("result", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个代码中，我们首先使用OpenCV的超像素分割算法SLIC对输入图像进行分割，并获取每个超像素的标签和中心点。然后我们使用K-means算法对超像素的中心点进行聚类，并将每个超像素的标签转换为聚类后的标签。最后，我们将每个聚类的超像素可视化为不同的颜色，并显示结果图像。