LBG的VQ（矢量量化）实现

代码也是网上找的改了改。语音课老师让介绍并行VQ。VQ是真的好慢好慢…

from scipy.cluster.vq import kmeans, vq
from numpy import array, reshape, zeros
import cv2vqclst = [2, 10, 100, 256]data = cv2.imread('018.jpg').astype(float)
(height, width, channel) = data.shapedata = reshape(data, (height * width, channel))
for k in vqclst:print('Generating vq-%d...' % k)(centroids, distor) = kmeans(data, k)(code, distor) = vq(data, centroids)print('distor: %.6f' % distor.sum())im_vq = centroids[code, :]cv2.imwrite('result-%d.jpg' % k, reshape(im_vq, (height, width, channel)))

分别是三种聚类中心数量的效果图，100各中心就差点把我电脑跑崩了。

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