k-means cluster images

說明

慕課網上例子，使用k-means算法分類圖片， 此處調試運行經過， 並添加包管理內容， 使得其餘同窗容易運行。

例子地址： https://github.com/fanqingsong/cluster-images

 

運行環境：

python3.7

 

包管理工具：

pipenv

參考： https://www.cnblogs.com/wuzdandz/p/9545584.html

 

運行：

pipenv install

pipenv run ImageKmean.py

 

安裝運行遇到問題

一、 安裝依賴（numpy Pillow）很慢，

使用國內鏡像替換：

http://greyli.com/set-custom-pypi-mirror-url-for-pip-pipenv-poetry-and-flit/

若是想對項目全局（per-project）設置，能夠修改 Pipfile 中 [[source]] 小節：

[[source]] url = "https://pypi.doubanio.com/simple" verify_ssl = true name = "douban"

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[[source]]   url = "https://pypi.doubanio.com/simple" verify_ssl = true name = "douban"

 

 若是不用pipenv， 使用pip安裝

https://blog.csdn.net/lambert310/article/details/52412059

windows下，直接在user目錄中建立一個pip目錄，如：C:\Users\xx\pip，新建文件pip.ini，內容以下

 

 [global]
 index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

 

 

運行結果

輸入爲 三張紅花 和 三張黃花

聚類輸入參數爲2類

分類結果爲 黃花一類  紅花一類

 

類一

 

 類二

 

 

運行報錯： ModuleNotFoundError: No module named 'PIL'

https://blog.csdn.net/qq_37721412/article/details/79159544

pip install Pillow 

 

Pillow庫

https://pillow.readthedocs.io/en/stable/handbook/overview.html

he Python Imaging Library adds image processing capabilities to your Python interpreter.

This library provides extensive file format support, an efficient internal representation, and fairly powerful image processing capabilities.

The core image library is designed for fast access to data stored in a few basic pixel formats. It should provide a solid foundation for a general image processing tool.

Let’s look at a few possible uses of this library.

 

參考

https://github.com/jump1003/ImageKmeans

https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/index.html#general-examples