使用 K-means 聚类进行图像压缩

介绍

图像压缩是图像处理中的一个重要领域。它能够将图像存储的数据量减小，使其占用更少的磁盘空间，这对于存储大量图像的应用非常重要。

K-means 聚类是一种常用的聚类算法，可以对图像进行压缩。

思路

K-means 聚类将每个像素点看作是一个 n 维向量，n 是颜色空间的维数（例如 RGB 颜色空间的 n 值为 3）。

聚类算法的目标是将所有像素点分成若干个类别，每个类别里的像素点具有相似的颜色值。K-means 算法使用欧氏距离作为距离度量，用迭代法求解最佳聚类结果。

对于图像压缩来说，我们可以将每个像素点的颜色值替换为其所属的聚类中心的颜色值，然后将聚类中心的颜色值作为压缩后的颜色较少的调色板。

实现

在 Python 中，可以使用 OpenCV 库实现 K-means 图像压缩。

import cv2
import numpy as np

def kmeans_compression(image_path, cluster_num):
    # 读取图像
    img = cv2.imread(image_path)

    # 将图像转化为一维数组
    pixel_values = img.reshape((-1, 3))

    # 设定 K 值（聚类数）
    k = cluster_num

    # 运行 K-means 算法
    criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 10, 1.0)
    _, labels, centers = cv2.kmeans(pixel_values, k, None, criteria, 10, cv2.KMEANS_RANDOM_CENTERS)

    # 将每个像素点的颜色值替换为其聚类中心的颜色值
    compressed_values = centers[labels.flatten()]
    compressed_img = compressed_values.reshape(img.shape)

    return compressed_img

该函数使用 OpenCV 库中的 cv2.imread 读取需要压缩的图像，然后使用 cv2.kmeans 函数对像素点进行聚类，并将每个像素点的颜色值替换为其聚类中心的颜色值。最后将处理后的颜色值转化为图像并返回。

该函数的使用方式为：

compressed_img = kmeans_compression('example.jpg', 16)
cv2.imshow('Compressed Image', compressed_img)
cv2.waitKey(0)

其中 example.jpg 是需要压缩的图像，16 是聚类数。该代码片段仅适用于使用 Python 3 和 OpenCV 4 的环境。