K-means clustering
k-평균 알고리즘은 주어진 데이터를 k개의 클러스터로 묶는 알고리즘으로, 각 클러스터와 거리 차이의 분산을 최소화하는 방식으로 동작한다. 이 알고리즘은 자율 학습의 일종으로, 레이블이 달려 있지 않은 입력 데이터에 레이블을 달아주는 역할을 수행한다.
색상 양자화 (Color Quantization) 예제
색상 양자화는 이미지에서 사용하는 색상의 수를 줄이는 처리입니다. 이러한 처리를 하는 목적 중 하나는 사용하는 메모리를 줄이기 위해서입니다. 색상 양자화를 위해 K-Means 클러스터링을 활용해 보겠습니다.
새롭게 추가되는 새로운 내용은 없습니다. 특징점은 3개인데, 바로 R, G, B입니다. 이미지의 화소 데이터를 Mx3 배열로 만다는데, M은 이미지의 화소 개수입니다. 클러스터링 이후에, 중심점(이 값 역시도 R, G, B 임)값으로 해당 소속되는 화소의 값을 변경합니다. 그리고 다시 Mx3 배열을 원래 이미지의 크기로 재구성하면 됩니다. 코드는 다음과 같습니다.
import numpy as np
import cv2
img = cv2.imread('./data/harleyQuinnA.jpg')
Z = img.reshape((-1,3))
# convert to np.float32
Z = np.float32(Z)
# define criteria, number of clusters(K) and apply kmeans()
criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 10, 1.0)
K = 7
ret,label,center=cv2.kmeans(Z,K,None,criteria,10,cv2.KMEANS_RANDOM_CENTERS)
# Now convert back into uint8, and make original image
center = np.uint8(center)
res = center[label.flatten()]
res2 = res.reshape((img.shape))
cv2.imshow('res2',res2)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
K-mean_-color_quantization-_sample.png