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Muestra los colores dominantes

Hemos cargado la siguiente imagen usando la función imread() de la clase image de matplotlib.

Para mostrar los colores dominantes, convierte los colores de los centros de los clústeres a sus valores en bruto y luego al rango 0-1, usando la siguiente fórmula: converted_pixel = standardized_pixel * pixel_std / 255

Los valores RGB se guardan en un DataFrame, batman_df. Los valores RGB escalados se guardan en las columnas scaled_red, scaled_blue y scaled_green. Los centros de los clústeres se guardan en la variable cluster_centers, que se generaron con la función kmeans() con tres clústeres.

Este ejercicio forma parte del curso

Análisis de clústeres en Python

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Instrucciones del ejercicio

  • Obtén las desviaciones típicas de cada color del DataFrame y guárdalas en r_std, g_std, b_std.
  • Para cada centro de clúster, convierte los valores RGB estandarizados a valores escalados en el rango 0-1.
  • Muestra los colores de los centros de los clústeres.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Get standard deviations of each color
____, ____, ____ = batman_df[['red', 'green', 'blue']].___()

for cluster_center in cluster_centers:
    scaled_r, scaled_g, scaled_b = cluster_center
    # Convert each standardized value to scaled value
    colors.append((
        scaled_r * ____ / ____,
        scaled_g * ____ / ____,
        scaled_b * ____ / ____
    ))

# Display colors of cluster centers
plt.____(____)
plt.show()
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