使用KMeans算法对原始图像进行聚类,将相似的像素进行分组,然后对每个像素组分别应用CLAHE算法进行增强。代码

时间: 2024-02-05 21:14:12 浏览: 97
以下是使用sklearn库中的KMeans算法和OpenCV库中的CLAHE算法对原始图像进行聚类和增强的代码示例: ```python import cv2 import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans # Load image img = cv2.imread('image.jpg') # Reshape image to 2D array for KMeans clustering img_reshaped = img.reshape((-1, 3)) # Perform KMeans clustering kmeans = KMeans(n_clusters=8, random_state=0).fit(img_reshaped) labels = kmeans.labels_ centers = kmeans.cluster_centers_ # Reshape labels and centers to match original image shape labels_reshaped = labels.reshape(img.shape[:2]) centers_reshaped = centers.reshape((1, 1, -1)) # Apply CLAHE enhancement to each pixel group clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8,8)) enhanced_img = np.zeros_like(img) for i in range(centers_reshaped.shape[2]): mask = (labels_reshaped == i) channel = img[:, :, 0] channel[mask] = clahe.apply(channel[mask]) enhanced_img[:, :, i] = channel # Save enhanced image cv2.imwrite('enhanced_image.jpg', enhanced_img) ``` 在上述代码中,我们首先将原始图像 reshape 成一个 2D 的数组,每个数组元素代表一个像素,包含三个通道的 RGB 值。然后对这些像素使用 KMeans 算法进行聚类(这里聚类为 8 类),得到每个像素所属的类别标签和聚类中心。接下来将标签和聚类中心 reshape 回原始图像形状,并使用 OpenCV 库的 CLAHE 算法对每个像素组进行增强。最后保存增强后的图像。 需要注意的是,上述代码中使用的 CLAHE 参数是 clipLimit=2.0 和 tileGridSize=(8,8),这些参数需要根据具体情况进行调整。
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