ゼロからはじめるデータサイエンス 第2版 ―Pythonで学ぶ基本と実践

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20

章 クラスタリング

20.5

 事例：色のクラスタリング

装飾担当部長は、交流会で配布するための魅力的なステッカーをデザインしました。

残念なことに、手持ちのプリンターは

1

枚当たり

5

色しか使えないものでした。さらに

アート担当部長が長期休暇中だったため、デザインを生かした上で

5

色で表現できる

ように修正できないか装飾担当部長から相談されていました。

デジタルイメージは画素の

2

次元配列で表現できます。そして、それぞれの画素は、

色を表す

3

次元

(

赤

,

緑

,

青

)

の配列を持ちます。

5

色版のイメージは次の手順で作ります。

1. 5

つの色を選択する

2.

各画素に、

5

つのうちのどれかを割り当てる

ピクセルを

5

つの赤

-

緑

-

青の色空間クラスタに分割するという、

k

平均法クラスタリ

ングに適した作業であることがわかります。ピクセルをクラスタごとに分類できれば、

それぞれのクラスタの色を平均値に揃えれば完成です。

ま ず 、イ メ ー ジ を

Python

に読み込む必要があります。

Pillow

ライブラリをインストー

ルしてあれば、

matplotlib

が使えます。

python -m pip install pillow

具体的には、

matplotlib.image.imread

を使用します。

image_path = r"girl_with_book.jpg" #

イメージファイルの場所

import matplotlib.image as mpimg

img = mpimg.imread(image_path) / 256 ...