Python图像处理丨基于K-Means聚类的图像区域分割

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。

10余年的花溪网站建设经验，针对设计、前端、开发、售后、文案、推广等六对一服务，响应快，48小时及时工作处理。营销型网站建设的优势是能够根据用户设备显示端的尺寸不同，自动调整花溪建站的显示方式，使网站能够适用不同显示终端，在浏览器中调整网站的宽度，无论在任何一种浏览器上浏览网站，都能展现优雅布局与设计，从而大程度地提升浏览体验。创新互联公司从事“花溪网站设计”,“花溪网站推广”以来，每个客户项目都认真落实执行。

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 numpyas np
import matplotlib.pyplotas 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()

文章题目：Python图像处理丨基于K-Means聚类的图像区域分割
链接URL：http://bjjierui.cn/article/dsogedj.html