K-means矢量量化：图像压缩的利器

人工智能

2024-02-17 01:34:16

使用 K-means 实现图像矢量量化

矢量量化：数据压缩的利器

矢量量化（VQ）是信号压缩领域的重磅利器，广泛应用于图像处理、语音编码和数据挖掘。VQ 的精髓在于将高维输入数据投射到低维子空间，从而达到数据压缩的目的。

K-means 矢量量化：图像压缩利器

K-means 是 VQ 中最常用的算法之一，它通过将数据点划分为 K 个簇，将数据压缩成紧凑的表示形式。每个簇由一个聚类中心点代表，该中心点是簇中所有数据点的平均值。K-means 算法通过迭代方式计算聚类中心点，直至收敛。

K-means 矢量量化在图像压缩中的应用

K-means 矢量量化可以高效地压缩图像。图像压缩的核心思想是用一个码字来表示每个像素点，该码字的长度比像素点的长度更短，从而节省存储空间。

K-means 矢量量化可以将图像中的每个像素点聚类到 K 个簇中，每个簇由一个聚类中心点代表。聚类中心点可以用一个码字表示，其长度比像素点的长度更短。这样，就可以用码字代替像素点，达到图像压缩的目的。

使用 AI 螺旋创作器实现图像矢量量化

AI 螺旋创作器是一个强大的在线代码生成工具，可以自动生成多种编程语言的代码。它可以轻松实现图像矢量量化。

代码示例：

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans

# 加载图像
image = np.array(Image.open("image.png"))

# 将图像转换为一维数组
image_1d = image.reshape(image.shape[0] * image.shape[1], 3)

# 使用 K-means 算法对图像进行矢量量化
kmeans = KMeans(n_clusters=256)
kmeans.fit(image_1d)

# 将聚类中心点转换为码字
codebook = kmeans.cluster_centers_

# 使用码字对图像进行压缩
compressed_image = np.zeros((image.shape[0], image.shape[1]), dtype=np.uint8)
for i in range(image.shape[0]):
    for j in range(image.shape[1]):
        compressed_image[i, j] = np.argmin(np.linalg.norm(image_1d[i * image.shape[1] + j] - codebook, axis=1))

# 将压缩后的图像保存到文件中
Image.fromarray(compressed_image).save("compressed_image.png")