4.K均值算法--应用

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

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg
import  sys
from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np
Img_w=mpimg.imread('2.jpg') #读取图片
plt.imshow(Img_w)
plt.show()
print("图片大小为：",Img_w.size)
print("图片内存大小为：",sys.getsizeof(Img_w))#占内存大小为128
print("图片数据结构为：",Img_w)
print("图片线性化后：",Img_w.reshape(-1,3))
Img_w.shape
X_w=Img_w.reshape(-1,3)
w_model=KMeans(n_clusters=64) #构建模型，将255*255*255个颜色聚类成64个颜色
w_model.fit(X_w) #训练reshape后成线性的数据
w_predict=w_model.predict(X_w) #预测
colors_center=w_model.cluster_centers_
#w_predict是每一个像素的类别，colors_center是颜色具体的值,427行，[[640x3]]
new_w=colors_center[w_predict].reshape(Img_w.shape)
print("图片大小为:",new_w.size)
print("压缩后图片内存大小为：",sys.getsizeof(new_w))#占内存大小为128
print("图片大小为:",new_w[::6,::6].size)
print("压缩后图片内存大小为：",sys.getsizeof(new_w[::6,::6]))#占内存大小为128
mpimg.imsave("D://new_w.jpg",new_w.astype(np.uint8))

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签
plt.figure(figsize=(8,8)) #自定义一个画布
plt.subplot(221) #是2x2的格子上第一块图形
plt.title("原图")
plt.imshow(Img_w)#转化为整型
plt.subplot(222) #是2x2的格子上第一块图形
plt.title("64种颜色")
plt.imshow(new_w.astype(np.uint8))#转化为整型
plt.subplot(223) #是2x2的格子上第2块图形
plt.title("1/6的像素")
plt.imshow(new_w[::6,::6].astype(np.uint8)) #进行压缩 内存还是128，但是丢掉了很多像素

 

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。