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Cartoonify_reality 即使适当地完成图像处理的基础知识也很方便，否则将需要机器学习模型。该项目是这样的灵感之一，它仅使用核心opencv过滤器和功能将图像和视频卡通化，还使用K-means聚类算法来实现压缩图像。 这种聚类为它提供了所需的基本卡通色彩。 算法-K_Means聚类 滤镜-双边滤镜，轮廓，腐蚀，Canny（边缘检测） 先决条件 您需要什么东西来安装软件以及如何安装它们 scipy numpy cv2 入门 下载python interpeter，最好是3.0版以上的版本。 安装上面给出的前提条件库。 运行vid.py文件将您的Webcamp提要装箱。 取消注释cartoonize.py的最后两行，然后运行以对图像进行卡通化。 $vid.py $cartoonize.py 原始图片 卡通输出 建于

重要说明：此工具箱仅支持ArcGIS Pro 和 ArcGIS 10.6 或更高版本。不要浪费时间在 ArcGIS 10.5 或更早版本上尝试。 用户手册：https://www.whiteboxgeo.com/manual/wbt_book/preface.html WhiteboxTools-ArcGI 例如成本-距离分析、距离缓冲和栅格重分类。遥感和图像处理任务包括图像增强（例如全色锐化、对比度调整）、图像拼接、大量过滤操作、简单分类（k-means）和常见的图像变换。白盒工具还包含用于空间水文分析（例如流量累积、流域划定、河流网络分析、汇移除）、地形分析（例如常见地形指数，如坡度、曲率、湿度指数、山体阴影；测高分析；多尺度地形）的高级工具位置分析）和激光雷达数据处理。LiDAR 点云可以被查询（LidarInfo、LidarHistogram）、分割、平铺和连接，分析异常值，插值到栅格（DEM，强度图像），并且可以对地面点进行分类或过滤。白盒工具不是制图或空间数据可视化包；相反，它旨在用作其他数据可视化软件（主要是 GIS）的分析后端。

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kmeans聚类算法是一种迭代求解的聚类分析算法。其实现步骤如下： (1) 随机选取K个对象作为初始的聚类中心 (2) 计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。 (3) 聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配一个样本，聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。 (4) 重复步骤2、3直到满足某个终止条件。终止条件可以是聚类中心再发生变化或者误差平方和局部最小等。 此代码可直接运行，在此基础上进行二次开发任务！

Python数据分析与机器学习-使用Kmeans进行图像压缩 Python数据分析与机器学习-使用Kmeans进行图像压缩