我想使用 k 均值聚类来分割土地覆盖的 RGB 图像(卫星图像)，以图像的不同区域用不同的颜色标记，并且如果可能的话，创建分隔不同区域的边界。
是否可以通过 K-means 聚类来实现这一点？ 我一直在互联网上搜索，许多教程都是通过 k 均值聚类来实现的，但只有在将图像转换为灰度之后才进行。我只想用 RGB 图像来实现。有什么来源可以帮助我开始吗？ 请提出一些建议。
最佳答案
我想这与 RachJain 无关，但如果将来有人需要: 简单使用 sklearn KMean 算法将得到想要的结果:
from sklearn.cluster import KMeans
pic = np.float64(misc.imread(filepath)/255)
kmeans = KMeans(n_clusters=13, random_state=0).fit(pic)
pic2show = kmeans.cluster_centers_[kmeans.labels_]
plt.imshow(pic2show)
关于python - python中Kmeans聚类对RGB图像进行图像分割，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/31154252/