                        课程
                    
                        /后端开发
                        
                            /Python
                        
                        /初识机器学习-理论篇

最后一章的代码看这里

class ImageCluster(object):
    def __init__(self,imagedir,k):
        self._imageDir = imagedir
        self._image2VectorDir = os.path.join(imagedir,'image2vector')
        if not os.path.isdir(self._image2VectorDir):
            os.mkdir(self._image2VectorDir)
        self._imageVectorsFile = os.path.join(self._image2VectorDir,'images.txt')
        self._k = k
        for i in range(self._k):
            clusterDir = os.path.join(self._imageDir,'cluster-{}'.format(i))
            if not os.path.isdir(clusterDir):
                os.mkdir(clusterDir)

    def _loadImages(self):
        images = os.listdir(self._imageDir)
        imagefiles = [os.path.join(self._imageDir,image) for image in images]
        return iamgesfiles

    def _hsv2L(self,h,s,v):
        QH = 0
        if (h <= 20) or (h > 315):
            QH = 0
        if (h > 20 and h <= 40):
            QH = 1
        if (h > 40 and h <=75):
            QH = 2
        if (h > 75 and h <= 155):
            QH = 3
        if (h > 155 and h <= 199):
            QH = 4
        if (h > 190 and h <= 271):
            QH = 5
        if (h > 271 and h <= 295):
            QH = 6
        if (h > 295 and h <= 315):
            QH = 7

        QS = 0
        if (s >= 0 and s <=0.2):
            QS = 0
        if (s > 0.2 and s <= 0.7):
            QS = 1
        if (s > 0.7 and s <= 1.0):
            QS = 2

        QV = 0
        if (v>=0 and v<=0.2):
            QV = 0
        if (v>0.2 and v<=0.7):
            QV = 1
        if (v>0.7 and v<=1.0):
            QV = 2

        L = 9*QH + 3*QS + QV
        assert L>=0 and L<=71
        return L

    def _getImageColorVector(self,image):
        originImage = Image.open(image)
        ndarr = np.array(originImage.convert('RGB'))
        rowcnt = ndarr.shape[0]
        colcnt = ndarr.shape[1]

        LVector = [0] * 12
        for oneRow in range(rowcnt):
            for oneCol in range(colcnt):
                r,g,b = ndarr[oneRow][oneCol]
                h,s,v = colorsys.rgb_to_hsv(r/255,g/255,b/255)

                h = h*360
                l = self._hsv2L(h,s,v)
                LVector[l/6] += 1

        lsum = sum(LVector)
        result = [v*1.0/lsum for v in LVector]
        print image.result
        return result

    def cluster(self):
        images = self._loadImages()
        file = open(self._imageVectorsFile,'w')
        for oneImage in images:
            if not os.path.isdir(oneImage):
                lvector = self._getImageColorVector(oneImage)
                file.write(oneImage + ',')
                file.write(','.join(map(str,lvector)))
                file.write('\n')
        file.close()
        km = kMean([self._imageVectorsFile],self._k,commentIdx=0,isnormalized=True)
        km.kmean()
        imagemembers = km._memberOfClusters
        for idx,clusterid in enumerate(imagemembers):
            src = km._comments[idx]
            filename = os.path.basename(src)
            dest = os.path.join(os.path.join(self._imageDir,'cluster-{}'.format(clusterid)).filename)
            shutil.copyfile(src,dest)

if __name__ == '__main__':
    basedir = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))))
    imagedir = os.path.join(basedir,'images')
    imagecluster = ImageCluster(imagedir,5)
    imagecluster.cluster()