聚类算法实现图像压缩

原本表示一种颜色需要 RGB 三种颜色， 每种颜色 8 比特，故需要 24 比特。

通过聚类算法，选取颜色空间的 8 个聚类中心，将图片上每种颜色分配到 1 个类别，那么表示一种颜色只需要 3 比特，直接压缩到 1/8。

代码

读取图片

import cv2
import numpy as np
from scipy.cluster.vq import kmeans2
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #显示中文标签


img = cv2.imread('home.jpg')
# img.shape (720, 1280, 3)

img_reshape = img.reshape((-1,3))
# img_reshape.shape (921600, 3)

压缩

用 3 比特来表示一种颜色

n_cluster = 8  # 8=2^3
centers, labels = kmeans2(img_reshape.astype(np.float), n_cluster, minit='points')
compressed_img = np.asarray(labels)

解压

recovered_img = []
for i in compressed_img:
    recovered_img.append(centers[i]) 
recovered_img = np.asarray(recovered_img).reshape(img.shape)

结果展示

plt.figure(figsize=(40,10))
plt.subplot(1,2,1)
plt.imshow(img[:,:,::-1])
plt.subplot(1,2,2)
plt.imshow(recovered_img.astype(np.int)[:,:,::-1])