本文介绍: X = img.reshape(-1,3) 经过对imgreshape以后,就变成了16384个像素,每个像素有3个值对应RGB了 其实就是原来的宽高相乘就是128*128=16384个像素,一个图片有这么多像素,然后每个像素有3个通道,对应RGB,所以经过reshape以后,变成了二维的了,行是有16384个像素,列是3个,每行3个对应RGB ,相当于每行代表一个像素点。因为我们聚类算法KMeans使用的参数,都是,向量点对吧,都是2维的,但是,现在我们的img,给出的却是3维的对吧。
然后我们再来看之前我们说聚类是可以进行数据压缩的对吧,现在我们用聚类KMeans进行
对图片主要特征颜色提取,来压缩图片
首先看一下我们准备的一张图片
首先导包,显示一下图片
import numpy as np 导入数学计算包
import matplotlib.pyplot as plt 导入画图工具包
import pandas as pd 导入数据处理包
from sklearn.cluster import KMeans 导入KMeans算法模型
img = plt.imread(‘./11-bird.png’) 读取图片
plt.imshow(img) 显示图片
可以看到显示的图片
原文地址:https://blog.csdn.net/lidew521/article/details/135287415
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