4.K均值算法--应用
2021-02-12 04:20
标签：均值 pyplot 观察 str 显示图片 style ima 案例 导入 1. 应用K-means算法进行图片压缩 读取一张图片 观察图片文件大小，占内存大小，图片数据结构，线性化 用kmeans对图片像素颜色进行聚类 获取每个像素的颜色类别，每个类别的颜色 压缩图片生成：以聚类中收替代原像素颜色，还原为二维
观察压缩图片的文件大小，占内存大小
2. 观察学习与生活中可以用K均值解决的问题。 从数据-模型训练-测试-预测完整地完成一个应用案例。 这个案例会作为课程成果之一，单独进行评分。 4.K均值算法--应用 标签：均值 pyplot 观察 str 显示图片 style ima 案例 导入 原文地址：https://www.cnblogs.com/dyun3/p/12732302.htmlimport matplotlib.pyplot as pillow #导入所需要的包
mortyimage=pillow.imread("./morty.png") #导入自备的图片Morty!!!!!
pillow.imshow(mortyimage) #显示图片
print("原图大小：",mortyimage.size)
print("原图占用内存",sys.getsizeof(mortyimage))
print("Morty数据结构",mortyimage)
n_colors =64 #将颜色聚成64类
K_model = KMeans(n_colors)
labels = K_model.fit_predict(X)
colors = K_model.cluster_centers_
print(labels.shape,colors.shape)
mortyimg=mortyimage[::3,::3] #每三个像素取一个像素
print("原图大小：",mortyimage.size)
print("压缩后图片大小：",mortyimg.size)
print("原图占用内存",sys.getsizeof(mortyimage))
print("压缩后图片占用内存",sys.getsizeof(mortyimg))
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