机器学习之实战篇——图像压缩(K-means聚类算法)

机器学习之实战篇——图像压缩(K-means聚类算法)

介绍

图像压缩是一种减少图像文件大小的技术，目的是节省存储空间和提高传输效率。K-means聚类算法是一种无监督学习算法，在图像压缩中被广泛应用。通过将图像中的像素聚类为有限的几种颜色，从而降低图像的复杂度，实现压缩效果。

应用使用场景

1. 网络传输：减少图片在网络上传输时的带宽消耗。
2. 存储优化：高效利用存储空间，尤其是大规模图像数据集。
3. 加快处理速度：减少图像处理和分析所需的计算资源和时间。

为了满足网络传输、存储优化和加快处理速度这三个要求，我们可以使用图像压缩和优化技术。在这个示例中，我们将使用Python和一些常用库（如Pillow和OpenCV）来实现这些功能。

1. 网络传输：减少图片在网络上传输时的带宽消耗

我们可以通过压缩图像来减少其文件大小，从而减少带宽消耗。以下是一个简单的示例，使用Pillow库来压缩JPEG图像：