SVD和Kmeans做《贝加尔湖畔》图片特征抽取压缩的比较

本样例比较kmeans和svd做图像压缩后的图片效果

原图如下：

代码如下：

#!/usr/bin/python
#  -*- coding:utf-8 -*-import numpy as np
import os
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
from pprint import pprint
from sklearn.cluster import KMeansdef restore1(sigma, u, v, K):  # 奇异值、左特征向量、右特征向量m = len(u)n = len(v[0])a = np.zeros((m, n))for k in range(K):uk = u[:, k].reshape(m, 1)vk = v[k].reshape(1, n)a += sigma[k] * np.dot(uk, vk)a[a < 0] = 0a[a > 255] = 255# a = a.clip(0, 255)return np.rint(a).astype('uint8')if __name__ == "__main__":A = Image.open("timg.png", 'r')a = np.array(A)pixel = a.reshape((-1, 3))K = 12u_r, sigma_r, v_r = np.linalg.svd(a[:, :, 0])u_g, sigma_g, v_g = np.linalg.svd(a[:, :, 1])u_b, sigma_b, v_b = np.linalg.svd(a[:, :, 2])plt.figure(figsize=(11, 9), facecolor='w')mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['simHei']mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = Falsefor k in range(1, K+1):print(k)R = restore1(sigma_r, u_r, v_r, k)G = restore1(sigma_g, u_g, v_g, k)B = restore1(sigma_b, u_b, v_b, k)I = np.stack((R, G, B), axis=2)model = KMeans(n_clusters=k, init='k-means++', n_init=10)labels = model.fit_predict(pixel)  # 每个点颜色分类colors = model.cluster_centers_  # 聚类中心，颜色值new_img = colors[labels]# 然后用聚类中心的颜色代替原来的颜色值。new_img = new_img.reshape(a.shape)new_img = new_img.astype(np.uint8)plt.subplot(3, 8, 2*k-1)plt.imshow(I)plt.axis('off')plt.title('奇异值个数：%d' % k)plt.subplot(3, 8, 2*k)plt.imshow(new_img)plt.axis('off')plt.title('簇个数：%d' % k)plt.suptitle('SVD与Kmeans做图像分解', fontsize=20)plt.tight_layout(0.3, rect=(0, 0, 1, 0.92))plt.show()

从图片的效果我们可以看出，运用kmeans会直接按照簇的个数使用像素个数，svd则是选择特征值的个数，即使在特征值为1时得到的也是多像素的图片但比较模糊，看不到轮廓。发现其实kmeans的只用少量的像素得到的效果并不差，当簇个数为12时基本与原图效果一直，较奇异值分解得到的图片更清晰一些。

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