K平均色クラスタリングを意味する - マスクされたnumpy配列を持つ背景ピクセルを省略する

Question

私はK平均クラスタリングを使用していくつかの画像の3つの支配的な色を見つけようとしています。私が直面している問題は、K-meansが画像の背景もクラスタリングするということです。私はPython 2.7とOpenCV 3を使用しています

すべての画像は、次のRGBカラーの同じ灰色の背景を持っています：150,150,150。 K平均が背景色をクラスタリングするのを避けるために、元の画像配列からすべての '150'ピクセル値をマスクするマスク付き配列を作成しました。理論的には、K-Meansが動作するための非背景ピクセルのみを配列に残します。しかし、私がスクリプトを実行すると、それでも灰色が支配的な色の1つとして返されます。

私の質問：マスクされた配列はどうやって行くのですか（何か間違っていましたか）、あるいは何らかの理由でK-meansクラスタリングからピクセルを除外する方が良いでしょうか？

以下の私のコードを見つけてください：

from sklearn.cluster import KMeans 
from sklearn import metrics 
import cv2 
import numpy as np 

def centroid_histogram(clt): 
    numLabels = np.arange(0, len(np.unique(clt.labels_)) + 1) 
    (hist, _) = np.histogram(clt.labels_, bins=numLabels) 
    hist = hist.astype("float") 
    hist /= hist.sum() 
    return hist 

image = cv2.imread("test1.jpg") 
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) 

h, w, _ = image.shape 
w_new = int(100 * w/max(w, h)) 
h_new = int(100 * h/max(w, h)) 
image = cv2.resize(image, (w_new, h_new)) 

image_array = image.reshape((image.shape[0] * image.shape[1], 3)) 
image_array = np.ma.masked_values(image_array,150) 

clt = KMeans(n_clusters=3) 
clt.fit(image_array) 

hist = centroid_histogram(clt) 
zipped = zip(hist, clt.cluster_centers_) 
zipped.sort(reverse=True, key=lambda x: x[0]) 

hist, clt.cluster_centers = zip(*zipped) 
print(clt.cluster_centers_) 

Answer 1

を、あなたの背景以外の画素の値を抽出したい場合は、あなたがnumpyの物価スライドを使用することができます。

img2=image_array[image_array!=[150,150,150]] 
img2=img2.reshape((len(img2)/3,3)) 

これは、のリストを得られますピクセルは[150,150,150]ではありません。
しかし、画像の構造は保持されません。ちょうどピクセルのリストを与えます。私は本当に覚えていませんが、Kの場合、画像全体を与える必要がある、つまりピクセルの位置にフィードする必要があることを意味します。しかし、その場合、マスキングは、特定のピクセルの値を別のピクセルに置き換えるだけであり、ピクセルをすべて一緒に取り除くわけではないので、これまでに役立つことはありません。