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本书介绍Python的计算机视觉编程，用清晰的Python示例，细致讲解对象识别、3D重建、立体图像、增强现实及其他计算机视觉应用技巧，给出了分析图像的工具与方法。内容：机器人导航、医学图像分析；图像映射与变换；多图像的3D重建；用聚类方法基于相似性和内容组织图像；基于视觉内容的图像检索技巧；实现图像内容分类和对象识别的算法；通过Python接口访问常用的OpenCV库。
第一章 图像处理基础(完成)
第二章 图像局部描述符(完成)
第六章 图像聚类(完成)
第七章 图像搜索
第八章 图像内容分类
第九章 图像分割
第十章 OpenCV
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这一章会介绍几种聚类方法，并就怎么使用它们对图像进行聚类找出相似的图像组进行说明。聚类可以用于识别，划分图像数据集、组织导航等。同时，我们也会用聚类相似的图像进行可视化。
K-means是一种非常简单的聚类算法，它能够将输入数据划分成k个簇。关于K-means聚类算法的介绍可以参阅中译本。
尽管K-means聚类算法很容易实现，但我们没必要自己去实现。SciPy矢量量化包sci.cluter.vq中有k-means的实现。这里我们演示怎样使用它。
我们以2维示例样本数据进行说明：
上面代码中where()函数给出每类的索引。运行上面代码，可得到原书P129页图6-1，即：
现在我们用k-means对原书14页的图像进行聚类，文件selectedfontimages.zip包含了66张字体图像。对于每一张图像，我们用在前40个主成分上投影后的系数作为特征向量。下面为对其进行聚类的代码：
运行上面代码，可得到下面的聚类结果：
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