首页 > 代码库 > 中国mooc北京理工大学机器学习第一周(三)

中国mooc北京理工大学机器学习第一周(三)

三、基于聚类的整图分割

需要利用PIL进行图片处理,在anaconda安装的时候提示PIL只能用在py26,搜索知,可以conda install pillow 即可。

     
    def loadData(filePath):
        f = open(filePath,rb)
        data = []
        img = image.open(f)
        m,n = img.size
        for i in range(m):
            for j in range(n):
                x,y,z = img.getpixel((i,j))  #getpixel
                data.append([x/256.0,y/256.0,z/256.0])
        f.close()
        return np.mat(data),m,n
     
    imgData,row,col = loadData(Desktop\\12.jpg)#双斜杠
    
    label = KMeans(n_clusters=8).fit_predict(imgData)#进行聚类,找同类
    print(label)
    label = label.reshape([row,col])
    print(label)
    pic_new = image.new("L", (row, col))
    for i in range(row):
        for j in range(col):
            pic_new.putpixel((i,j), int(256/(label[i][j]+1)))#双循环putpixel
    pic_new.save("Desktop\\12-8.jpg", "JPEG")

代码比较简单,应用层面上需要注意的是图像的格式与几个像素点的问题。

以上:)

中国mooc北京理工大学机器学习第一周(三)