(2)边缘分割：对图像边缘进行检测，即检测图像中灰度值发生跳变的地方，则为一片
区域的边缘。
(3)直方图法：对图像的颜色建立直方图，而直方图的波峰波谷能够表示一块区域的颜
色值的范围，来达到分割的目的。
(4)特定理论：基于 聚类分析 、小波变换等理论完成图像分割。
3 案例实现
3.1 案例
目标 ：利用 K-means 聚类算法对图像像素点颜色进行聚类实现简单的图像分割
输出 ：同一聚类中的点使用相同颜色标记，不同聚类颜色不同
本实例中的数据可以是任意大小的图片，为了使效果更佳直观，可以采用区分度比较明显的图片。本次案例以下图为例：
3.2 Python实现
#1.建立工程并导入sklearn包=
import numpy as np
import PIL.Image as image #加载PIL包，用于加载创建图片
from sklearn.cluster import KMeans #加载Kmeans算法
#=2.加载图片并进行预处理==
def loadData(filePath):
f = open(filePath,‘rb’) #以二进制方式打开文件
data = []
img = image.open(f) #以列表形式返回图像像素
m,n = img.size #获得照片大小
for i in range(m): #每个像素点RGB处理到0——1
for j in range(n): #范围内并存进data
x,y,z = img.getpixel((i,j))
data.append([x/256.0,y/256.0,z/256.0])
f.close()
return np.mat(data),m,n #以矩阵形式返回data，以及照片大小
imgData,row,col = loadData(‘kmeans/bull.jpg’) #加载数据
#=—3.加载Kmeans聚类算法==
label = KMeans(n_clusters=4).fit_predict(imgData) #聚类获得每个像素所属类别
#label = KMeans(n_clusters=3).fit_predict(imgData)
#=4.对像素点进行聚类并输出=
label = label.reshape([row,col])
pic_new = image.new(“L”, (row, col)) #创建一张新的灰度图保存聚类后的结果
for i in range(row): #根据所属类别向图中添加灰度值
for j in range(col):
pic_new.putpixel((i,j), int(256/(label[i][j]+1)))
pic_new.save(“result-bull-4.jpg”, “JPEG”) #以JPEG格式保存图片
自我介绍一下，小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里一直到现在。
深知大多数Python工程师，想要提升技能，往往是自己摸索成长或者是报班学习，但对于培训机构动则几千的学费，着实压力不小。自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！
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