在Python中使用K-Means聚类和PCA主成分分析进行图像压缩(三)
与原始图像进行比较最后,让我们比较使用k = 12的压缩图像和原始图像的区别。relative_size = ori_vs_kmeans.loc["Color-Reduced", "Image Size (KB)"]/ori_vs_kmeans.loc["Original", "Image Size...
在Python中使用K-Means聚类和PCA主成分分析进行图像压缩(二)
重复试验在本节中,我们将在𝑘= 2到𝑘= 20之间重复此步骤:执行k-means以获取每个像素的聚类中心和聚类标签将每个像素替换为其聚类中心。保存指标值以进行进一步优化:WCSS,BCSS,解释方差和图像大小用越来越多的颜色绘制压缩图像range_k_clusters =...
在Python中使用K-Means聚类和PCA主成分分析进行图像压缩(一)
各位读者好,在这片文章中我们尝试使用sklearn库比较k-means聚类算法和主成分分析(PCA)在图像压缩上的实现和结果。压缩图像的效果通过占用的减少比例以及和原始图像的差异大小来评估。图像压缩的目的是在保持与原始图像的相似性的同时,使图像占用的空间尽可能地减小,这由图像的差异百分比表示。图像压...
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