:: Como mudar a imagem ::

[Aaron]

Boa Tarde pessoal eu preciso mudar a imagem que será analizada nesse código, já tentei colocar a minha imagem com o mesmo nome da que estava na biblioteca mas não funcionou alguém saberia me dizer como eu mudo a imagem da lena pra qualquer outra imagem?

Segue abaixo o código

import numpy as np

import scipy as sp

import pylab as pl

from sklearn import cluster

# n_clusters = número de clusters para a divisão da imagem no K_means = número de cores para a quantização da imagem

n_clusters = 8

np.random.seed(0)

#tenta achar lena na lib

try:

lena = sp.lena()

except AttributeError:

from scipy import misc

lena = misc.lena()

x, y = lena.shape # pega o tamanho da lena

X = lena.reshape((-1, 1)) # array(n_sample, n_feature)

k_means = cluster.KMeans( n_clusters, n_init = 4) #inicia k_means com n_cluster divisões

k_means.fit(X)

values = k_means.cluster_centers_.squeeze()

labels = k_means.labels_

print 'cores da lena quantizada:'

print values

print ' '

# cordenadas minimas e maximas da lena

vmin = lena.min()

vmax = lena.max()

# apos quantização com k_means cria 3 figuras

# figura 1: lena normal

pl.figure(1, figsize=(5, 4))

pl.imshow(lena, cmap=pl.cm.gray, vmin=vmin, vmax=256)

# figura 2: quantiza lena (com 'n_clusters' cores que são: as 'values' cores)

regular_lena = np.choose(labels.ravel(), values)

regular_lena.shape = lena.shape

pl.figure(2, figsize=(5, 4))

pl.imshow(regular_lena, cmap=pl.cm.gray, vmin=vmin, vmax=vmax)

# figura 3: plota histograma (cinza = figura 1, linhas azuis = cores da figura 2)

pl.figure(3, figsize=(5, 4))

pl.clf()

pl.axes([.01, .01, .98, .98])

pl.hist(X, bins=256, color='.5', edgecolor='.5') #histograma figura 1

pl.yticks(())

pl.xticks(values)

values = np.sort(values)

for x in range(n_clusters): #plota as linhas das cores da figura 2 em azul

pl.axvline(values[x])

# função quadratica

soma = 0

for i in range(lena.shape[0]):

for j in range(lena.shape[1]):

soma += int((lena[j] - regular_lena[j])**2)

m = (1./(lena.shape[0]*lena.shape[1]))*soma

print ('mse: ')

print m

pl.show()

[Jhonas]

veja se é isso

http://scipy-lectures.github.io/advanced/image_processing/

abraço