一、K-Means聚类算法简介

K-Means聚类是一种无监督学习方法，通过将数据点划分为K个集群，使得同一集群内的数据点尽可能相似，不同集群的数据点尽可能不同。在色彩量化中，可以将图像的RGB值视为数据点，通过K-Means聚类将这些RGB值划分为K个集群，每个集群代表一种颜色。

二、使用K-Means聚类进行色彩量化的步骤

1. 读取图像：使用Python中的PIL库或OpenCV库读取图像。

2. 转换颜色空间：将图像从RGB颜色空间转换为更易于聚类的颜色空间，如Lab颜色空间。

3. 提取颜色：从图像中提取所有像素的Lab值，形成颜色数据集。

4. K-Means聚类：对颜色数据集进行K-Means聚类，将颜色划分为K个集群。

5. 分配颜色：将每个像素的Lab值分配给最近的集群中心，得到量化的颜色。

6. 重建图像：使用量化的颜色重建图像。

三、代码示例

下面是一个使用Python和scikit-learn库实现K-Means聚类色彩量化的示例代码：

首先，安装所需的库：

pip install pillow scikit-learn matplotlib

然后，编写代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans
from PIL import Image

读取图像

img = Image.open(‘input.jpg’).convert(‘Lab’)

提取颜色数据集

colors = img.getcolors(img.size[0] * img.size[1])

K-Means聚类

kmeans = KMeans(nclusters=8)
kmeans.fit(np.array(colors).reshape(-1, 3))
cluster_centers = kmeans.cluster_centers.astype(int)
cluster_labels = kmeans.predict(colors)

分配颜色和重建图像

pix = np.zeros((img.size[0], img.size[1], 3), dtype=np.uint8)
for i, color in enumerate(cluster_centers):
pix[cluster_labels == i] = color
new_img = Image.fromarray(np.uint8(pix))
new_img.show()