摘要本文介绍使用 OpenCV 中的 K-Means 来对图像颜色进行聚类（减少图像颜色），根据聚类结果对图像进行分块，或是替换某种颜色。

图像分割是将一张图像分割为不同的区域，这样做可以使得图像变得更简单，方便后面的处理。例如在图像分类领域，图像中不止包含一个 object，于是可以使用图像分割对其进行分割。

在这个教程中，我们使用 K-Means 根据图像的颜色对其进行聚类（哪些颜色可以归为一类，例如现在图像中包含颜色「红色，粉红色，蓝色」，那么「红色，粉红色」可以为一类，「蓝色」为一类），接着按照聚类的结果对图像进行分割（比如可以使用遮罩遮住「蓝色」的区别，这样就只有「红色，粉红色」的区域了）。

在接着看下去之前，我们需要确保安装了以下的 python 库。

How to Use K-Means Clustering for Image Segmentation using OpenCV in Python

通过 OpenCV 中 K-Means 简化图像颜色与分块

准备工作（库与图像）

我们首先导入需要使用的库：

接着选择一张图片来进行展示，我们这里就使用「机器猫」来作为展示（也可以替换为其他图片）：

使用 K-Means 进行聚类（减少图像颜色）

我们使用 OpenCV 导入图片，看一下图像的大小为 4404733：

为了之后的显示需要，我们将图像转换为 RGB 格式（进行这一步的原因，可以参考链接，图像处理-matplotlib显示opencv图像）：

为了进行聚类，我们将 image 转换为一个二维向量（cv2.kmeans 将一个「二维向量」作为输入），这个二位向量大小是 N*3。如下图所示，我们将一个像素的 RGB 放在一起：

再解释一下如下图所示，原始图像有三个 channel（分别是 RGB），我们在每一个 channel 中相同位置的数取出合并在一起。

按照上面的思路，我们对图像进行 reshape，接着转换为 float 类型：

上面最终的大小为 208120，也就是 440*473=208120。之后我们会对上面的数据进行聚类，上面每一个数据其实就是一种颜色，如果我们聚类结果为 3，那么原始图像就会被压缩为三种颜色。

在使用 K-Means 算法的时候，我们需要知道算法的停止条件。在这里为了希望迭代次数不超过 100，或是 clusters 中心移动的值非常小（这里是 0.2），下面是定义的停止条件：

上面的图像主要有 5 中颜色，我们因此将图像颜色聚类为 5 种：

我们再对上面的代码进行解释：

• labels 是每一个 pixel 所属的类，这里有 5 种颜色，所以 label 的取值是从 0-4，代表五种颜色；
• centers 表示五类中心点，在这里就是 5 种颜色的 RGB 值；
• cv2.KMEANS_RANDOM_CENTERS 表示聚类中间点初始是随机的；

下面是 centers 的输出，可以看到这里就是五个值：

这里也注意到，centers 是 float 类型，对于图像来说，我们需要首先转换为 int8 数据类型：

转换后 centers 如下所示：

接着我们根据 label，将 label 中的数字转换为对应的 RGB 值，并使用 reshape 转换为图像的大小：

这里 segmented_image 是按照 pixel 转换后的 RGB 值，只需要进行 reshape 就是图像了。下图是 reshape 之前的 segmented_image 的样子：

到这里就完成了图像颜色的简化，我们将最终的结果显示一下：

可以看到简化之后图像的颜色就明显变少了，左侧是原始的图像，右侧是进行简化后的图像：

到这里为止我们就完成了使用 OpenCV 中的 K-Means 完成颜色的聚类和简化。

遮挡住某种颜色

上面我们将图像分为了五种颜色，接下来我们想要替换机器猫的背景颜色（也就是淡蓝色的部分，这个颜色对应上面的 label=1）。

上面在聚类的时候我们已经获得了 label=1 的全部位置，我们只需要将图像中对应的位置改变 rgb 值即可。下面我们将背景替换为「白色」：

最终的效果如下所示，可以看到背景颜色被换成了白色（但是好像影响到了腮红部分，那里聚类结果也是淡蓝色的）：

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