Quais são os propósitos de extração de cores usando agrupamento K-Means?

1. Por que usamos agrupamento de k-means para quantização de cores?
2. Por que K-means é usado para segmentação de imagem?
3. Qual é o principal objetivo do agrupamento K-Means?

Por que usamos agrupamento de k-means para quantização de cores?

Executa uma quantização de vetores em pixels (VQ) de uma imagem do Palácio de Verão (China), reduzindo o número de cores necessárias para mostrar a imagem de 96.615 cores únicas para 64, enquanto preserva a qualidade geral da aparência.

Por que K-means é usado para segmentação de imagem?

O algoritmo de cluster de meanos é um algoritmo não supervisionado e é usado para segmentar a área de interesse do fundo. Mas antes de aplicar o algoritmo K -Means, o primeiro aprimoramento parcial de alongamento é aplicado à imagem para melhorar a qualidade da imagem.

Qual é o principal objetivo do agrupamento K-Means?

O principal objetivo do algoritmo K-Means é minimizar a soma das distâncias entre os pontos e seu respectivo centróide de cluster.