Python中的聚類 - 圖像聚類

我想使用K Means或其他算法（建議需要）對圖像進行聚類。Python中的聚類 - 圖像聚類

問題就像這樣 - 我想將圖像聚類爲3個羣集（自然，日落，水）。我使用os.listdir（）加載所有圖像，然後將所有圖像轉換爲數組（RGB），然後創建一個包含三列（ID，Image_array，Label）的數據框。

現在，當我用K均值聚類，提供n_clusters = 3，它顯示了這個錯誤：

from sklearn.cluster import KMeans kmeans = KMeans(n_clusters = 3).fit(img_array) ERROR = Found array with dim 4. Estimator expected <= 2.

現在，我需要你在這個聚類問題的幫助。我創建看起來像這樣

img_array = [] 

path = "C://Users/shivam/Desktop/freelancer/p22/data/green_nature/" 
for f in os.listdir('.'): 
    if f.endswith('.jpg'): 
     img = Image.open(f) 
     data = np.asarray(img, dtype='uint8') 
     img_array.append(data) 


df = pd.DataFrame({'image_arrays':img_array}) 
df['id'] = range(1, len(df) + 1)

來源

2017-04-03 Shivam Panchal

以及你所述數據幀，k均值想每一個輸入向量，而你爲它提供每圖像的3D陣列。解決像這樣的問題（這需要一些創造力）的最簡單的方法是設計一組功能來描述您所擁有的課程。因爲在這種情況下，你希望在自然界（很多的綠色），水（很多的藍色）和日落（很多的讀取/黃色/粉紅色可能？）之間進行分類，你可以使用總綠色或平均綠色藍色和紅色值。要檢查您選擇的功能是否具有區分性，您可以繪製直方圖。

要從您的4D（圖像x寬x高x顏色）數組轉到2D（圖像x平均顏色）數組。您需要在顏色，高度和寬度diminsions上使用np.mean。最後你應該有一個（圖像×3（顏色））數組。

來源

2017-04-03 13:47:50 TheLaurens

是的，這似乎interesting.But我堅持，你可以幫我在這。如何獲得直方圖（我其實也試圖得到這個）。現在，我試圖讓平均代替三維數組。如果您請提供更多幫助，那將非常有幫助。 –

我在想這個3D數組轉換成二維數組，它有平均值和標準偏差，這在我運行K平均值時會好，但是這個數組是RGB數組。我的意思是如何做到這一點？ –

np.mean（image_arrays，axis = 2）？ https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.mean.html – TheLaurens

發生這種情況是因爲您在傳遞4-dim數組的同時會傳遞2-dim期望值。 'img_array.shape'應該像這樣（n_samples，n_features）。您需要使用特徵提取算法。

這可以通過scikit-image模塊完成。您需要將圖像轉換爲灰度格式。代碼：

import skimage.feature as feature 
img_converted = [] 
for i in range(len(img_array)): 
    img_converted.append(feature.hog(img_array[i])) 
model.fit(np.array(img_converted))

文檔：http://scikit-image.org/docs/dev/api/skimage.feature.html#hog

來源

2017-04-03 13:57:03 Alianse777

我需要更多解釋，你能否給我提供你的代碼。在這個時候，我正在考慮如何將數組轉換爲另一個二維數組，其中每行都有mean和std dev，這些Kmeans可以得到 –

我也在嘗試同樣的事情，但是有一些問題？數組是4D，使用了np.mean（axis = 2），我們切掉了第四個dim，現在我再次使用了axis = 0。我們再次黯淡了。現在它是一個二維陣列，它將被K MEANS接受，但是我很困惑，是否有權這樣做？如果我們使用ndarray.flatten砍成一維數組並獲取平均值？ –

我無法使用它，我做的是，我通過在軸= 0和軸= 2分別獲取np.mean將img_array轉換爲二維數組。現在，但我有的類是300.分別應用軸= 0,2後。但是我的數據集只有24個實例，我錯了？ –

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