基于sklearn模块的KMeans聚类算法实现“整图分割”

基于Python3.7实现整图分割功能，调用sklearn模块的KMeans聚类算法。包括源程序、测试图片和结果图片。

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

#加载图片并进行预处理
def loadData（filePath）:
    f = open（filePath‘rb‘）
    data = []
    img = image.open（f）
    mn = img.size
    for i in range（m）:
        for j in range（n）:
            xyz = img.getpixel（（ij））
            data.append（[x/256.0y/256.0z/256.0]）
    f.close（）
    return np.mat（data）mn
 
imgDatarowcol = loadData（‘kmeans.jpg‘）

#加载Kmeans聚类算法
label = KMeans（n_clusters=4）.fit_predict（imgData）

#聚类获得每个像素所属的类别
label = label.reshape（[rowcol]）
#创建一个新的灰度图保存聚类后结果
pic_new = image.new（“L“ （row col））
#根据所属类别向图中添加灰度值
for i in range（row）:
    for j in range（col）:
        pic_new.putpixel（（ij） int（256/（label[i][j]+1）））
pic_new.save（“result-bull-4.jpg“ “JPEG“）

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件        908  2018-07-12 01:54  基于聚类的整图分割\demo.py

     文件     118793  2018-03-20 17:28  基于聚类的整图分割\kmeans.jpg

     文件      87593  2018-07-11 22:42  基于聚类的整图分割\result-bull-3.jpg

     文件      98115  2018-07-11 22:41  基于聚类的整图分割\result-bull-4.jpg

     文件     104964  2018-07-11 22:43  基于聚类的整图分割\result-bull-5.jpg

     目录          0  2018-07-12 01:37  基于聚类的整图分割

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               410373                    6