本文介绍了如何使用Python的PIL库和scikit-learn库中的KMeans算法对图像像素进行聚类，实现图像分割和颜色量化。通过加载图像，执行K-Means聚类，然后重构图像，最终保存聚类结果。
计算图像中的K-Means像素簇
K-Means算法是一种常用的聚类算法，可用于将数据划分为不同的簇。在图像处理领域，K-Means算法也常被用来对图像中的像素进行聚类，从而实现图像分割、颜色量化等任务。本文将介绍如何使用Python编程实现图像中的K-Means像素簇，并提供相应的源代码。
首先，我们需要准备一张待处理的图像。可以使用Python的PIL库（Pillow）来加载图像并将其转换为NumPy数组。以下是加载图像的代码：
from PIL import Image
import numpy as np
# 加载图像
image = Image.open("image.jpg"
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