【Python】【画像処理】k-means法で画像を減色
減色された画像の色(代表ベクトル)とグラフの点の色が同じになるように改良した.
matplotlib.pyplotのscatterの色の指定ではc="#000000"のように16進数でRGBの順に指定する必要がある.
OpenCVではGBRの順なので気をつける.
#coding:utf-8 """ $jupyter notebook $for python3.x """ from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans from PIL import Image from PIL import ImageDraw from random import randint from os.path import exists from os import mkdir from math import fabs from random import random from copy import deepcopy from math import log from math import sqrt import cv2 import numpy as np from collections import namedtuple import csv def calc_centroid(vecs): g,b,r = 0,0,0 for v in vecs: g+=v[0][0] b+=v[0][1] r+=v[0][2] g/=len(vecs) b/=len(vecs) r/=len(vecs) return (int(round(g)),int(round(b)),int(round(r))) def rgb2hex(centroids): #gbr->rbgの16進数 hex_color_code = [] for v in centroids: tmp = [] hex_code = "" for e in v: if e<16: h = "0"+str(hex(e))[2:] else: h = str(hex(e))[2:] tmp.append(h) hex_code = tmp[2]+tmp[1]+tmp[0] hex_color_code.append("#"+hex_code) return hex_color_code def main(): #特徴ベクトルの型の定義 vec = namedtuple('vec_info',['GBR','coordinate']) #画像を読み込み img = cv2.imread("sample.png") #画像のサイズ height = img.shape[0] width = img.shape[1] #特徴ベクトルの総数(画素数) num_vec = height*width #各画素の特徴ベクトルを取得する vectors = [] for y in range(height): for x in range(width): BGR = img[y,x] v = vec(BGR,(y,x)) vectors.append(v) vectors = np.array(vectors) feature_vectors = vectors[:,0] #feature_vectors = np.reshape(feature_vectors,(1,len(feature_vectors))) tmp = [] for vec in feature_vectors: tmp.append(vec) feature_vectors = np.array(list(tmp)) #特徴空間の点をプロット feature_vectors_G = feature_vectors[:,0] feature_vectors_B = feature_vectors[:,1] feature_vectors_R = feature_vectors[:,2] #初期プロットの表示 fig = plt.figure() ax = Axes3D(fig) ax.scatter3D(feature_vectors_G,feature_vectors_B,feature_vectors_R) plt.show() #クラスタの個数 num_cluster = 50 #k-means法 km = KMeans(n_clusters=num_cluster, init='random', n_init=10, max_iter=100, tol=1e-04, random_state=0 ) y_km = km.fit_predict(feature_vectors)#y_kmにクラスタの番号が保存される #クラス毎に分類する #vectorsとfeature_vectorsとy_kmは互いに添字が一致 CLUSTER = [[] for _ in range(num_cluster)] for i,v in enumerate(vectors): for which_cluster in range(num_cluster): if y_km[i] == which_cluster: CLUSTER[which_cluster].append(v) #セントロイドを求める centroids = [[] for _ in range(len(CLUSTER))] for i,vecs in enumerate(CLUSTER): centroids[i] = calc_centroid(vecs) #セントロイドを16進数コードに変換する COLOR = rgb2hex(centroids) #クラス毎にプロットする #COLOR = ['b','g','r','c','m','y','k'] CLUSTER_COLOR = [[[],[],[]] for _ in range(num_cluster)] fig = plt.figure() ax = Axes3D(fig) ax.set_xlabel('G') ax.set_ylabel('B') ax.set_zlabel('R') for i,vecs in enumerate(CLUSTER): for j,v in enumerate(vecs): CLUSTER_COLOR[i][0].append(v[0][0]) CLUSTER_COLOR[i][1].append(v[0][1]) CLUSTER_COLOR[i][2].append(v[0][2]) for k in range(3): CLUSTER_COLOR[i][k] = np.array(CLUSTER_COLOR[i][k]) for i in range(len(CLUSTER_COLOR)): ax.scatter(CLUSTER_COLOR[i][0],CLUSTER_COLOR[i][1],CLUSTER_COLOR[i][2],c=COLOR[i]) plt.show() #画像を変換していく for i,vecs in enumerate(CLUSTER): for j,v in enumerate(vecs): img[v[1][0],v[1][1]] = centroids[i] #画像を表示 cv2.imshow("image",img) cv2.waitKey(0)#キーを押すと終了 cv2.destroyAllWindows() #画像を出力 file_name = "res_"+str(len(CLUSTER)) cv2.imwrite(file_name+".jpg",img) if __name__ == '__main__': main()