使用scipy.cluster.vq进行图像压缩与重建

scipy.cluster.vq模块提供了一种图像压缩和重建的技术，基于矢量量化的原理。该方法将图像像素值的聚类作为压缩的方式，从而减少图像的存储空间和传输成本。本文将使用该模块进行图像压缩和重建，并给出一个使用例子。

首先，我们需要导入必要的库和模块：

import numpy as np
from scipy.cluster.vq import vq, kmeans, whiten
from scipy.misc import face
import matplotlib.pyplot as plt

接下来，我们加载一个示例图片：

# Load the example face image
image = face()

# Display the original image
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.imshow(image)
plt.axis('off')
plt.title('Original Image')

然后，我们将图像转换成一个二维矩阵，其中每一行代表一个像素。然后，我们使用whiten()函数对图像的特征进行预处理，使得它们具备相同的方差。

# Convert the image to a two-dimensional array
pixels = np.reshape(image, (-1, 3))

# Preprocess the pixel values
whitened_pixels = whiten(pixels)

接下来，我们使用kmeans()函数将像素值聚类到一个指定数量的中心点。这里，我们指定压缩后的图片只有64种颜色，所以我们将使用kmeans(whitened_pixels, 64)。

# Perform k-means clustering
num_colors = 64
codebook, _ = kmeans(whitened_pixels, num_colors)

现在，我们可以使用vq()函数将原始像素值与聚类中心进行比较，并找到每个像素所属的最近的聚类中心。然后，我们可以使用聚类中心来重建图像。

# Quantize the pixel values
quantized_pixels, _ = vq(whitened_pixels, codebook)

# Reconstruct the image using the codebook
reconstructed_image = codebook[quantized_pixels]

# Convert the reconstructed image back to its original shape
reconstructed_image = np.reshape(reconstructed_image, image.shape)

最后，我们可以绘制压缩后的图像和重建后的图像进行对比。

# Display the compressed and reconstructed image
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.imshow(reconstructed_image)
plt.axis('off')
plt.title('Reconstructed Image')

完整代码如下：

import numpy as np
from scipy.cluster.vq import vq, kmeans, whiten
from scipy.misc import face
import matplotlib.pyplot as plt

# Load the example face image
image = face()

# Display the original image
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.imshow(image)
plt.axis('off')
plt.title('Original Image')

# Convert the image to a two-dimensional array
pixels = np.reshape(image, (-1, 3))

# Preprocess the pixel values
whitened_pixels = whiten(pixels)

# Perform k-means clustering
num_colors = 64
codebook, _ = kmeans(whitened_pixels, num_colors)

# Quantize the pixel values
quantized_pixels, _ = vq(whitened_pixels, codebook)

# Reconstruct the image using the codebook
reconstructed_image = codebook[quantized_pixels]

# Convert the reconstructed image back to its original shape
reconstructed_image = np.reshape(reconstructed_image, image.shape)

# Display the compressed and reconstructed image
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.imshow(reconstructed_image)
plt.axis('off')
plt.title('Reconstructed Image')

plt.show()

通过执行上述代码，我们可以看到原始图像和压缩重建后的图像的对比效果。图像的细节可能会有所丢失，但是压缩后的图像大小大大减小，可以节省存储空间和传输成本。