草庐IT

Python图像处理丨基于K-Means聚类的图像区域分割

华为云开发者社区 2023-04-17 原文
摘要：本篇文章主要讲解基于理论的图像分割方法，通过K-Means聚类算法实现图像分割或颜色分层处理。

本文分享自华为云社区《[Python图像处理] 十九.图像分割之基于K-Means聚类的区域分割》，作者： eastmount。

本篇文章主要讲解基于理论的图像分割方法，通过K-Means聚类算法实现图像分割或颜色分层处理。基础性文章，希望对你有所帮助。

  • 一.K-Means原理
  • 二.K-Means聚类分割灰度图像
  • 三.K-Means聚类对比分割彩色图像

注意 ：该部分知识均为杨秀璋查阅资料撰写，未经授权禁止转载，谢谢！！如果有问题随时私聊我，只望您能从这个系列中学到知识，一起加油喔~

该系列在github所有源代码：https://github.com/eastmountyxz/ImageProcessing-Python

一.K-Means聚类原理

第一部分知识主要参考自己的新书《Python网络数据爬取及分析从入门到精通（分析篇）》和之前的博客 [Python数据挖掘课程] 二.Kmeans聚类数据分析。

K-Means聚类是最常用的聚类算法，最初起源于信号处理，其目标是将数据点划分为K个类簇，找到每个簇的中心并使其度量最小化。该算法的最大优点是简单、便于理解，运算速度较快，缺点是只能应用于连续型数据，并且要在聚类前指定聚集的类簇数。

下面是K-Means聚类算法的分析流程，步骤如下：

  • 第一步，确定K值，即将数据集聚集成K个类簇或小组。
  • 第二步，从数据集中随机选择K个数据点作为质心（Centroid）或数据中心。
  • 第三步，分别计算每个点到每个质心之间的距离，并将每个点划分到离最近质心的小组，跟定了那个质心。
  • 第四步，当每个质心都聚集了一些点后，重新定义算法选出新的质心。
  • 第五步，比较新的质心和老的质心，如果新质心和老质心之间的距离小于某一个阈值，则表示重新计算的质心位置变化不大，收敛稳定，则认为聚类已经达到了期望的结果，算法终止。
  • 第六步，如果新的质心和老的质心变化很大，即距离大于阈值，则继续迭代执行第三步到第五步，直到算法终止。

下图是对身高和体重进行聚类的算法，将数据集的人群聚集成三类。

二.K-Means聚类分割灰度图像

在图像处理中，通过K-Means聚类算法可以实现图像分割、图像聚类、图像识别等操作，本小节主要用来进行图像颜色分割。假设存在一张100×100像素的灰度图像，它由10000个RGB灰度级组成，我们通过K-Means可以将这些像素点聚类成K个簇，然后使用每个簇内的质心点来替换簇内所有的像素点，这样就能实现在不改变分辨率的情况下量化压缩图像颜色，实现图像颜色层级分割。

在OpenCV中，Kmeans()函数原型如下所示：

retval, bestLabels, centers = kmeans(data, K, bestLabels, criteria, attempts, flags[, centers])

  • data表示聚类数据，最好是np.flloat32类型的N维点集
  • K表示聚类类簇数
  • bestLabels表示输出的整数数组，用于存储每个样本的聚类标签索引
  • criteria表示算法终止条件，即最大迭代次数或所需精度。在某些迭代中，一旦每个簇中心的移动小于criteria.epsilon，算法就会停止
  • attempts表示重复试验kmeans算法的次数，算法返回产生最佳紧凑性的标签
  • flags表示初始中心的选择，两种方法是cv2.KMEANS_PP_CENTERS ;和cv2.KMEANS_RANDOM_CENTERS
  • centers表示集群中心的输出矩阵，每个集群中心为一行数据

下面使用该方法对灰度图像颜色进行分割处理，需要注意，在进行K-Means聚类操作之前，需要将RGB像素点转换为一维的数组，再将各形式的颜色聚集在一起，形成最终的颜色分割。

# coding: utf-8
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#读取原始图像灰度颜色
img = cv2.imread('scenery.png', 0) 
print img.shape
#获取图像高度、宽度
rows, cols = img.shape[:]
#图像二维像素转换为一维
data = img.reshape((rows * cols, 1))
data = np.float32(data)
#定义中心 (type,max_iter,epsilon)
criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS +
            cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 10, 1.0)
#设置标签
flags = cv2.KMEANS_RANDOM_CENTERS
#K-Means聚类 聚集成4类
compactness, labels, centers = cv2.kmeans(data, 4, None, criteria, 10, flags)
#生成最终图像
dst = labels.reshape((img.shape[0], img.shape[1]))
#用来正常显示中文标签
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
#显示图像
titles = [u'原始图像', u'聚类图像'] 
images = [img, dst] 
for i in xrange(2): 
 plt.subplot(1,2,i+1), plt.imshow(images[i], 'gray'), 
 plt.title(titles[i]) 
 plt.xticks([]),plt.yticks([]) 
plt.show()

输出结果如图所示，左边为灰度图像，右边为K-Means聚类后的图像，它将灰度级聚集成四个层级，相似的颜色或区域聚集在一起。

三.K-Means聚类对比分割彩色图像

下面代码是对彩色图像进行颜色分割处理，它将彩色图像聚集成2类、4类和64类。

# coding: utf-8
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#读取原始图像
img = cv2.imread('scenery.png') 
print img.shape
#图像二维像素转换为一维
data = img.reshape((-1,3))
data = np.float32(data)
#定义中心 (type,max_iter,epsilon)
criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS +
            cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 10, 1.0)
#设置标签
flags = cv2.KMEANS_RANDOM_CENTERS
#K-Means聚类 聚集成2类
compactness, labels2, centers2 = cv2.kmeans(data, 2, None, criteria, 10, flags)
#K-Means聚类 聚集成4类
compactness, labels4, centers4 = cv2.kmeans(data, 4, None, criteria, 10, flags)
#K-Means聚类 聚集成8类
compactness, labels8, centers8 = cv2.kmeans(data, 8, None, criteria, 10, flags)
#K-Means聚类 聚集成16类
compactness, labels16, centers16 = cv2.kmeans(data, 16, None, criteria, 10, flags)
#K-Means聚类 聚集成64类
compactness, labels64, centers64 = cv2.kmeans(data, 64, None, criteria, 10, flags)
#图像转换回uint8二维类型
centers2 = np.uint8(centers2)
res = centers2[labels2.flatten()]
dst2 = res.reshape((img.shape))
centers4 = np.uint8(centers4)
res = centers4[labels4.flatten()]
dst4 = res.reshape((img.shape))
centers8 = np.uint8(centers8)
res = centers8[labels8.flatten()]
dst8 = res.reshape((img.shape))
centers16 = np.uint8(centers16)
res = centers16[labels16.flatten()]
dst16 = res.reshape((img.shape))
centers64 = np.uint8(centers64)
res = centers64[labels64.flatten()]
dst64 = res.reshape((img.shape))
#图像转换为RGB显示
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
dst2 = cv2.cvtColor(dst2, cv2.COLOR_BGR2RGB)
dst4 = cv2.cvtColor(dst4, cv2.COLOR_BGR2RGB)
dst8 = cv2.cvtColor(dst8, cv2.COLOR_BGR2RGB)
dst16 = cv2.cvtColor(dst16, cv2.COLOR_BGR2RGB)
dst64 = cv2.cvtColor(dst64, cv2.COLOR_BGR2RGB)
#用来正常显示中文标签
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
#显示图像
titles = [u'原始图像', u'聚类图像 K=2', u'聚类图像 K=4',
 u'聚类图像 K=8', u'聚类图像 K=16', u'聚类图像 K=64'] 
images = [img, dst2, dst4, dst8, dst16, dst64] 
for i in xrange(6): 
 plt.subplot(2,3,i+1), plt.imshow(images[i], 'gray'), 
 plt.title(titles[i]) 
 plt.xticks([]),plt.yticks([]) 
plt.show()

输出结果如下图所示，当K=2颜色聚集成两种，当K=64颜色聚集成64种。

 

点击关注，第一时间了解华为云新鲜技术~

K-MeansPythonspancolorstyle

有关Python图像处理丨基于K-Means聚类的图像区域分割的更多相关文章

  1. python - 如何使用 Ruby 或 Python 创建一系列高音调和低音调的蜂鸣声？ - 2

    关闭。这个问题是opinion-based.它目前不接受答案。想要改进这个问题？更新问题，以便editingthispost可以用事实和引用来回答它.关闭4年前。Improvethisquestion我想在固定时间创建一系列低音和高音调的哔哔声。例如:在150毫秒时发出高音调的蜂鸣声在151毫秒时发出低音调的蜂鸣声200毫秒时发出低音调的蜂鸣声250毫秒的高音调蜂鸣声有没有办法在Ruby或Python中做到这一点？我真的不在乎输出编码是什么(.wav、.mp3、.ogg等等)，但我确实想创建一个输出文件。

  2. ruby - 如何指定 Rack 处理程序 - 2

    Rackup通过Rack的默认处理程序成功运行任何Rack应用程序。例如:classRackAppdefcall(environment)['200',{'Content-Type'=>'text/html'},["Helloworld"]]endendrunRackApp.new但是当最后一行更改为使用Rack的内置CGI处理程序时，rackup给出“NoMethodErrorat/undefinedmethod`call'fornil:NilClass”:Rack::Handler::CGI.runRackApp.newRack的其他内置处理程序也提出了同样的反对意见。例如Rack

  3. ruby-on-rails - 添加回形针新样式不影响旧上传的图像 - 2

    我有带有Logo图像的公司模型has_attached_file:logo我用他们的Logo创建了许多公司。现在，我需要添加新样式has_attached_file:logo,:styles=>{:small=>"30x15>",:medium=>"155x85>"}我是否应该重新上传所有旧数据以重新生成新样式？我不这么认为……或者有什么rake任务可以重新生成样式吗？ 最佳答案 参见Thumbnail-Generation.如果rake任务不适合你，你应该能够在控制台中使用一个片段来调用重新处理!关于相关公司

  4. Python 相当于 Perl/Ruby ||= - 2

    这个问题在这里已经有了答案:关闭10年前。PossibleDuplicate:Pythonconditionalassignmentoperator对于这样一个简单的问题表示歉意，但是谷歌搜索||=并不是很有帮助；)Python中是否有与Ruby和Perl中的||=语句等效的语句？例如:foo="hey"foo||="what"#assignfooifit'sundefined#fooisstill"hey"bar||="yeah"#baris"yeah"另外，类似这样的东西的通用术语是什么？条件分配是我的第一个猜测，但Wikipediapage跟我想的不太一样。

  5. java - 什么相当于 ruby​​ 的 rack 或 python 的 Java wsgi？ - 2

    什么是ruby​​的rack或python的Java的wsgi？还有一个路由库。 最佳答案 来自Python标准PEP333:Bycontrast,althoughJavahasjustasmanywebapplicationframeworksavailable,Java's"servlet"APImakesitpossibleforapplicationswrittenwithanyJavawebapplicationframeworktoruninanywebserverthatsupportstheservletAPI.ht

  6. 叮咚买菜基于 Apache Doris 统一 OLAP 引擎的应用实践 - 2

    导读：随着叮咚买菜业务的发展，不同的业务场景对数据分析提出了不同的需求，他们希望引入一款实时OLAP数据库，构建一个灵活的多维实时查询和分析的平台，统一数据的接入和查询方案，解决各业务线对数据高效实时查询和精细化运营的需求。经过调研选型，最终引入ApacheDoris作为最终的OLAP分析引擎，Doris作为核心的OLAP引擎支持复杂地分析操作、提供多维的数据视图，在叮咚买菜数十个业务场景中广泛应用。作者｜叮咚买菜资深数据工程师韩青叮咚买菜创立于2017年5月，是一家专注美好食物的创业公司。叮咚买菜专注吃的事业，为满足更多人“想吃什么”而努力，通过美好食材的供应、美好滋味的开发以及美食品牌的孵

  7. 华为OD机试用Python实现 -【明明的随机数】 2023Q1A - 2

    华为OD机试题本篇题目：明明的随机数题目输入描述输出描述：示例1输入输出说明代码编写思路最近更新的博客华为od2023|什么是华为od，od薪资待遇，od机试题清单华为OD机试真题大全，用Python解华为机试题|机试宝典【华为OD机试】全流程解析+经验分享,题型分享,防作弊指南华为o

  8. python - 如何读取 MIDI 文件、更改其乐器并将其写回？ - 2

    我想解析一个已经存在的.mid文件，改变它的乐器，例如从“acousticgrandpiano”到“violin”，然后将它保存回去或作为另一个.mid文件。根据我在文档中看到的内容，该乐器通过program_change或patch_change指令进行了更改，但我找不到任何在已经存在的MIDI文件中执行此操作的库.他们似乎都只支持从头开始创建的MIDI文件。 最佳答案 MIDIpackage会为您完成此操作，但具体方法取决于midi文件的原始内容。一个MIDI文件由一个或多个音轨组成，每个音轨是十六个channel中任何一个上的

  9. 基于C#实现简易绘图工具【100010177】 - 2

    C#实现简易绘图工具一.引言实验目的:通过制作窗体应用程序(C#画图软件),熟悉基本的窗体设计过程以及控件设计,事件处理等,熟悉使用C#的winform窗体进行绘图的基本步骤,对于面向对象编程有更加深刻的体会.Tutorial任务设计一个具有基本功能的画图软件**·包括简单的新建文件,保存,重新绘图等功能**·实现一些基本图形的绘制,包括铅笔和基本形状等,学习橡皮工具的创建**·设计一个合理舒适的UI界面**注明:你可能需要先了解一些关于winform窗体应用程序绘图的基本知识,以及关于GDI+类和结构的知识二.实验环境Windows系统下的visualstudio2017C#窗体应用程序三.

  10. 「Python｜Selenium｜场景案例」如何定位iframe中的元素？ - 2

    本文主要介绍在使用Selenium进行自动化测试或者任务时，对于使用了iframe的页面，如何定位iframe中的元素文章目录场景描述解决方案具体代码场景描述当我们在使用Selenium进行自动化测试的时候，可能会遇到一些界面或者窗体是使用HTML的iframe标签进行承载的。对于iframe中的标签，如果直接查找是无法找到的，会抛出没有找到元素的异常。比如近在咫尺的例子就是，CSDN的登录窗体就是使用的iframe，大家可以尝试通过F12开发者模式查看到的tag_name,class_name,id或者xpath来定位中的页面元素，会抛出NoSuchElementException异常。解决

随机推荐