26. 使用 K-Means 完成图像压缩#
26.1. 介绍#
本次挑战将针对一张成都著名景点：锦里的图片，通过 Mini Batch K-Means 的方法将相近的像素点聚合后用同一像素点代替，以达到图像压缩的效果。
26.2. 知识点#
图像压缩
Mini Batch K-Means 聚类
首先，我们下载并导入示例图片，图片名为 challenge-7-chengdu.png。
wget -nc "https://cdn.aibydoing.com/hands-on-ai/files/challenge-7-chengdu.png"
--2023-11-13 17:16:21-- https://cdn.aibydoing.com/hands-on-ai/files/challenge-7-chengdu.png
正在解析主机 cdn.aibydoing.com (cdn.aibydoing.com)... 198.18.7.59
正在连接 cdn.aibydoing.com (cdn.aibydoing.com)|198.18.7.59|:443... 已连接。
已发出 HTTP 请求，正在等待回应... 200 OK
长度：1057505 (1.0M) [image/png]
正在保存至: “challenge-7-chengdu.png”
challenge-7-chengdu 100%[===================>] 1.01M 1.54MB/s 用时 0.7s
2023-11-13 17:16:23 (1.54 MB/s) - 已保存 “challenge-7-chengdu.png” [1057505/1057505])
使用 Matplotlib 可视化示例图片。
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg
%matplotlib inline
chengdu = mpimg.imread('challenge-7-chengdu.png') # 将图片加载为 ndarray 数组
plt.imshow(chengdu) # 将数组还原成图像
<matplotlib.image.AxesImage at 0x11e371ea0>
chengdu.shape
(516, 819, 3)
在使用 mpimg.imread 函数读取图片后，实际上返回的是一个 numpy.array 类型的数组，该数组表示的是一个像素点的矩阵，包含长，宽，高三个要素。如成都锦里这张图片，总共包含了 \(516\) 行，\(819\) 列共 \(516*819=422604\) 个像素点，每一个像素点的高度对应着计算机颜色中的三原色 RGB（红，绿，蓝），共 3 个要素构成。
26.3. 数据预处理#
为方便后期的数据处理，需要对数据进行降维。
Exercise 26.1
挑战：将形状为 \((516, 819, 3)\) 的数据转换为 \((422604, 3)\) 形状的数据。
提示：使用 np.reshape 进行数据格式的变换。
"""数据格式变换
"""
## 代码开始 ### (≈ 1 行代码)
data = None
## 代码结束 ###
Solution to Exercise 26.1
"""数据格式变换
"""
### 代码开始 ###(≈ 1 行代码)
data = chengdu.reshape(516 * 819, 3)
### 代码结束 ###
运行测试
data.shape, data[10]
期望输出
((422604, 3), array([0.12941177, 0.13333334, 0.14901961], dtype=float32))
26.4. 像素点种类个数计算#
尽管有 422604 个像素点，但其中仍然有许多相同的像素点。在此我们定义：RGB 值相同的点为一个种类，其中任意值不同的点为不同种类。
Exercise 26.2
挑战：计算 422604 个像素点中种类的个数。
提示：可以将数据转化为 list 类型，然后将每一个元素转换为 tuple 类型，最后利用 set() 和 len() 函数进行计算。也可以按照自己的想法完成。
"""计算像素点种类个数
"""
def get_variety(data):
"""
参数:
预处理后像素点集合
返回:
num_variety -- 像素点种类个数
"""
### 代码开始 ### (≈ 3 行代码)
num_variety=None
### 代码结束 ###
return num_variety
Solution to Exercise 26.2
"""计算像素点种类个数
"""
def get_variety(data):
"""
参数:
预处理后像素点集合
返回:
num_variety -- 像素点种类个数
"""
### 代码开始 ### (≈ 3 行代码)
temp=data.tolist()
num_variety=len(set([tuple(t) for t in temp]))
### 代码结束 ###
return num_variety
运行测试
get_variety(data), data[20]
期望输出
(100109, array([0.24705882, 0.23529412, 0.2627451 ], dtype=float32))
26.5. Mini Batch K-Means 聚类#
像素点种类的数量是决定图片大小的主要因素之一，在此使用 Mini Batch K-Means 的方式将图片的像素点进行聚类，将相似的像素点用同一像素点值来代替，从而降低像素点种类的数量，以达到压缩图片的效果。
Exercise 26.3
挑战：使用 Mini Batch K-Means 聚类方法对像素点进行聚类，并用每一个中心的像素点代替属于该类别的像素点。
规定：聚类簇数量设置为 10 类。
提示：使用 MiniBatchKMeans 中 fit() 和 predict() 函数进行聚类，使用 cluster_centers_()函数进行替换，本次挑战基本使用默认参数。阅读官方文档
from sklearn.cluster import MiniBatchKMeans
## 代码开始 ### (≈ 4 行代码)
predict=None
## 代码结束 ###
new_colors = model.cluster_centers_[predict]
Solution to Exercise 26.3
from sklearn.cluster import MiniBatchKMeans
### 代码开始 ###（≈ 4 行代码）
model = MiniBatchKMeans(10)
model.fit(data)
predict=model.predict(data)
### 代码结束 ###
new_colors = model.cluster_centers_[predict]
运行测试
# 调用前面实现计算像素点种类的函数，计算像素点更新后种类的个数
get_variety(new_colors)
期望输出
10
26.6. 图像压缩前后对比#
Exercise 26.4
挑战：将聚类后并替换为类别中心点值的像素点，变换为数据处理前的格式，并绘制出图片进行对比展示。
提示：使用 reshape() 函数进行格式变换，使用 imshow()函数进行绘图。
fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(16, 6))
## 代码开始 ### (≈ 3 行代码)
## 代码结束 ###
Solution to Exercise 26.4
fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(16, 6))
### 代码开始 ### (≈ 3 行代码)
new_chengdu = new_colors.reshape(chengdu.shape)
ax[0].imshow(chengdu)
ax[1].imshow(new_chengdu)
### 代码结束 ###
期望输出
通过图片对比，可以十分容易发现画质被压缩了。其实，因为使用了聚类，压缩后的图片颜色就变为了 10 种。
接下来，使用 mpimg.imsave() 函数将压缩好的文件进行存储，并对比压缩前后图像的体积变化。
# 运行对比
mpimg.imsave("new_chengdu.png", new_chengdu)
!du -h new_chengdu.png
!du -h challenge-7-chengdu.png
可以看到，使用 Mini Batch K-Means 聚类方法对图像压缩之后，体积明显缩小。
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