kmeans图像分割python k-means图像分割

图像分割就是利用图像自身的信息，比如颜色、纹理、形状等特征进行划分，将图像分割成不同的区域，划分出来的每个区域就相当于是对图像中的像素进行了聚类。单个区域内的像素之间的相似度大，不同区域间的像素差异性大。这个特性正好符合聚类的特性，所以你可以把图像分割看成是将图像中的信息进行聚类。当然聚类只是分割图像的一种方式，除了聚类，我们还可以基于图像颜色的阈值进行分割，或者基于图像边缘的信息进行分割等。

将微信开屏封面进行分割

聚类的流程和分类差不多，如图所示：

在准备阶段里，我们需要对数据进行加载。因为处理的是图像信息，我们除了要获取图像数据以外，还需要获取图像的尺寸和通道数，然后基于图像中每个通道的数值进行数据规范化。这里我们需要定义个函数 load_data，来帮我们进行图像加载和数据规范化。代码如下：

# 加载图像，并对数据进行规范化
def load_data(filePath):
    # 读文件
    f = open(filePath,'rb')
    data = []
    # 得到图像的像素值
    img = image.open(f)
    # 得到图像尺寸
    width, height = img.size
    for x in range(width):
        for y in range(height):
            # 得到点 (x,y) 的三个通道值
            c1, c2, c3 = img.getpixel((x, y))
            data.append([c1, c2, c3])
    f.close()
    # 采用 Min-Max 规范化
    mm = preprocessing.MinMaxScaler()
    data = mm.fit_transform(data)
    return np.mat(data), width, height          ##### np.mat()是将序列转为np的二维数组，np.transpose()是将数组转置

因为 jpg 格式的图像是三个通道 (R,G,B)，也就是一个像素点具有 3 个特征值。这里我们用 c1、c2、c3 来获取平面坐标点 (x,y) 的三个特征值，特征值是在 0-255 之间。

为了加快聚类的收敛，我们需要采用 Min-Max 规范化对数据进行规范化。我们定义的 load_data 函数返回的结果包括了针对 (R,G,B) 三个通道规范化的数据，以及图像的尺寸信息。在定义好 load_data 函数后，我们直接调用就可以得到相关信息，代码如下：

# 加载图像，得到规范化的结果 img，以及图像尺寸
img, width, height = load_data('./weixin.jpg')

假设我们想要对图像分割成 2 部分，在聚类阶段，我们可以将聚类数设置为 2，这样图像就自动聚成 2 类。代码如下：

# 用 K-Means 对图像进行 2 聚类
kmeans =KMeans(n_clusters=2)
kmeans.fit(img)
label = kmeans.predict(img)
# 将图像聚类结果，转化成图像尺寸的矩阵
label = label.reshape([width, height])
# 创建个新图像 pic_mark，用来保存图像聚类的结果，并设置不同的灰度值
pic_mark = image.new(mode="L", (width, height))      # L表示灰度图像，RGB表示彩色图像
for x in range(width):
    for y in range(height):
        # 根据类别设置图像灰度, 类别 0 灰度值为 255， 类别 1 灰度值为 127
        pic_mark.putpixel((x, y), int(256/(label[x][y]+1))-1)
pic_mark.save("weixin_mark.jpg", "JPEG")

、

如果我们想要分割成 16 个部分，该如何对不同分类设置不同的颜色值呢？这里需要用到 skimage 工具包，它是图像处理工具包。你需要使用 pip install scikit-image 来进行安装。

这段代码可以将聚类标识矩阵转化为不同颜色的矩阵：

from skimage import color
# 将聚类标识矩阵转化为不同颜色的矩阵
label_color = (color.label2rgb(label)*255).astype(np.uint8)
label_color = label_color.transpose(1,0,2)
images = image.fromarray(label_color)
images.save('weixin_mark_color.jpg')

代码中，我使用 skimage 中的 label2rgb 函数来将 label 分类标识转化为颜色数值，因为我们的颜色值范围是 [0,255]，所以还需要乘以 255 进行转化，最后再转化为 np.uint8 类型。unit8 类型代表无符号整数，范围是 0-255 之间。

得到颜色矩阵后，你可以把它输出出来，这时你发现输出的图像是颠倒的，原因可能是图像源拍摄的时候本身是倒置的。我们需要设置三维矩阵的转置，让第一维和第二维颠倒过来，也就是使用 transpose(1,0,2)，将原来的 (0,1,2）顺序转化为 (1,0,2) 顺序，即第一维和第二维互换。

最后我们使用 fromarray 函数，它可以通过矩阵来生成图片，并使用 save 进行保存。

最后得到的分类标识颜色化图像是这样的：

刚才我们做的是聚类的可视化。如果我们想要看到对应的原图，可以将每个簇（即每个类别）的点的 RGB 值设置为该簇质心点的RGB 值，也就是簇内的点的特征均为质心点的特征。

代码中，可以把范围为 0-255 的数值投射到 1-256 数值之间，方法是对每个数值进行加 1，你可以自己来运行下：

# -*- coding: utf-8 -*-
# 使用 K-means 对图像进行聚类，并显示聚类压缩后的图像
import numpy as np
import PIL.Image as image
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn import preprocessing
import matplotlib.image as mpimg
# 加载图像，并对数据进行规范化
def load_data(filePath):
    # 读文件
    f = open(filePath,'rb')
    data = []
    # 得到图像的像素值
    img = image.open(f)
    # 得到图像尺寸
    width, height = img.size
    for x in range(width):
        for y in range(height):
            # 得到点 (x,y) 的三个通道值
            c1, c2, c3 = img.getpixel((x, y))
            data.append([(c1+1)/256.0, (c2+1)/256.0, (c3+1)/256.0])
    f.close()
    return np.mat(data), width, height
# 加载图像，得到规范化的结果 imgData，以及图像尺寸
img, width, height = load_data('./weixin.jpg')
# 用 K-Means 对图像进行 16 聚类
kmeans =KMeans(n_clusters=16)
label = kmeans.fit_predict(img)
# 将图像聚类结果，转化成图像尺寸的矩阵
label = label.reshape([width, height])
# 创建个新图像 img，用来保存图像聚类压缩后的结果
img=image.new('RGB', (width, height))
for x in range(width):
    for y in range(height):
        c1 = kmeans.cluster_centers_[label[x, y], 0]
        c2 = kmeans.cluster_centers_[label[x, y], 1]
        c3 = kmeans.cluster_centers_[label[x, y], 2]
        img.putpixel((x, y), (int(c1*256)-1, int(c2*256)-1, int(c3*256)-1))
img.save('weixin_new.jpg')

你可以看到我没有用到 sklearn 自带的 MinMaxScaler，而是自己写了 Min-Max 规范化的公式。这样做的原因是我们知道 RGB 每个通道的数值在 [0,255]之间，所以我们可以用每个通道的数值 +1/256，这样数值就会在 [0,1] 之间。

对图像做了 Min-Max 空间变换之后，还可以对其进行反变换，还原出对应原图的通道值。

对于点 (x,y)，我们找到它们所属的簇 label[x,y]，然后得到这个簇的质心特征，用 c1,c2,c3 表示：

c1 = kmeans.cluster_centers_[label[x, y], 0]
c2 = kmeans.cluster_centers_[label[x, y], 1]
c3 = kmeans.cluster_centers_[label[x, y], 2]

因为 c1, c2, c3 对应的是数据规范化的数值，因此我们还需要进行反变换，即：

c1=int(c1*256)-1
c2=int(c2*256)-1
c3=int(c3*256)-1

然后用 img.putpixel 设置点 (x,y) 反变换后得到的特征值。最后用 img.save 保存图像。

import PIL.Image as image
# 得到图像的像素值
img = image.open(f)
# 得到图像尺寸
width, height = img.size