KMeansImage

Kmeansimage

Package PIP (Python> = 3.0)

Il s'agit d'un package Python pour compresser des images dans Python à l'aide de la technique de kMeans-Clustering.

Téléchargez le package en utilisant:

 pip3 install KMeansImage

Comment utiliser:

 from KMeansImage import kmeans_image
k_img = kmeans_image( $image_path_with_image_name ,  $output_colors )
k_img.save( $save_path_with_file_name )

Dans le cas où vous utilisez Jupyter Notebook, vous pouvez également utiliser:

 from KMeansImage import kmeans_image_ui
k_img = kmeans_image_ui( $image_directory_path )
k_img.save( $save_path_with_file_name )

Exemple: PDF

Bibliothèque d'importation

 from KMeansImage import kmeans_image

Premier paramètre = chemin
Deuxième paramètre = Nombre de couleurs, c'est-à-dire les clusters

 k_img = kmeans_image ( '/home/sahil/Downloads/KMeansImage/res/batman.jpg' , 20 )

 Original Image size: 419.291KB
Compressed Image: 253.235KB

Voir la différence entre la taille des deux photos
Pour enregistrer le fichier Utiliser -

 k_img . save ()

 Image saved: /home/sahil/Downloads/KMeansImage/res/batman_KMeans_.jpg

Interactif pour Jupyter Notebook

 from KMeansImage import kmeans_image_ui

Paramètre = chemin du répertoire d'image

 k_img = kmeans_image_ui ( '/home/sahil/Downloads/KMeansImage/res/' )

 k_img . save ()

 Image saved: /home/sahil/Downloads/KMeansImage/res/sherlock_KMeans_.jpg

Dépendance du cahier Jupyter:

 pip install ipywidgets
jupyter nbextension enable --py widgetsnbextension
jupyter labextension install @jupyter-widgets/jupyterlab-manager

Vous pouvez également télécharger à l'aide de GitHub:

• Télécharger et extraire ce repo
• Déplacez le terminal vers le répertoire de setup.py

 pip install .

Packages requis:

• nombant
• scikit-apprend
• matplotlib
• ipywidgets

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Sahil

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