使用scatter绘制出现如下问题

最新推荐文章于 2022-09-30 21:44:34 发布

青鸟飞啊555

最新推荐文章于 2022-09-30 21:44:34 发布

阅读量841

点赞数

文章标签：聚类 python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_38739906/article/details/120995651

版权

该博客介绍了如何利用Python的sklearn库中的KMeans聚类算法对图像进行颜色压缩。首先，从图像中读取像素颜色值并转换为三维数组，然后将其重塑为二维数组以供KMeans算法使用。通过设置KMeans模型的聚类中心数量（本例中为4），对像素颜色进行分类。接着，用每个像素所属类的中心值替换原始颜色，从而实现颜色压缩。在保存结果时，由于原始图像值范围问题，需要对结果进行调整（将数据乘以0.001并加0.5）以符合0到1的浮点数范围。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

# 使用KMeans聚类算法压缩图像颜色
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt

# 打开并读取原始图像中的像素颜色值，转换为三维数组
imOrigin = Image.open('颜色压缩测试图像.jpg')
dataOrigin = np.array(imOrigin)
# 然后再转换为二维数组，-1表示自动计算该维度的大小
data = dataOrigin.reshape(-1,3)

# 使用KMeans聚类算法把所有像素的颜色值划分为4类
kmeansPredicter = KMeans(n_clusters=4)
kmeansPredicter.fit(data)

# 使用每个像素所属类的中心值替换该像素的颜色
# temp中存放每个数据所属类的标签
temp = kmeansPredicter.labels_
dataNew = kmeansPredicter.cluster_centers_[temp]
dataNew.shape = dataOrigin.shape

plt.imshow(dataNew)
plt.imsave('结果图像.jpg',dataNew)
plt.show()

运行时报错：

ValueError: Floating point image RGB values must be in the 0..1 range.

此时将倒数第二行 plt.imsave('结果图像.jpg',dataNew)

修改为plt.imsave('结果图像.jpg',0.001*dataNew+0.5)

就可以了