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我試圖將圖像分成n個相等的部分,然後比較每個塊來定義插圖中的「均衡」。 例如,在下面顯示的圖像中,底部與頂部相比傾向於相似。拆分圖像並比較每個部分
我已經寫了這一點,但我卡住了,不知道該怎麼做,任何幫助嗎?
import math
import io
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
from PIL import Image
import image_slicer
from scipy import sum, average
tiles = image_slicer.slice('img/eq1.jpg', 2, save=False)
vectors = []
for tile in tiles:
image = tile.image
image = image.convert('RGB')
colors = np.array(image).tolist()
colors = [average(x, -1) for x in colors][0]
vectors.append(colors)
#lista = np.array(tile.image)
#print np.array(tile.image)
image.show()
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
print cosine_similarity(vectors)
你有什麼問題?你有什麼錯誤嗎? – Astrom