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Segmentation basée sur les couleurs à l'aide de K-means clustering python

Segmentation basée sur les couleurs à l'aide de K-means clustering python
  1. Peut k les moyens peuvent être utilisés pour la segmentation?
  2. Pourquoi utilisons-nous K signifie regroupement pour la quantification des couleurs?

Peut k les moyens peuvent être utilisés pour la segmentation?

L'algorithme de clustering K -means est un algorithme non supervisé et il est utilisé pour segmenter la zone d'intérêt à partir de l'arrière-plan. Mais avant d'appliquer l'algorithme K -means, une première amélioration partielle d'étirement est appliquée à l'image pour améliorer la qualité de l'image.

Pourquoi utilisons-nous K signifie regroupement pour la quantification des couleurs?

Effectue une quantification vectorielle (VQ) par pixels d'une image du palais d'été (Chine), réduisant le nombre de couleurs nécessaires pour montrer l'image de 96 615 couleurs uniques à 64, tout en préservant la qualité de l'apparence globale.

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