main.py

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans
from PIL import Image

try:
    img = Image.open('bibble.jpg')
    img = np.array(img)
except FileNotFoundError:
    print("Erro: Arquivo de imagem não encontrado")

    if 'img' not in locals():
        print("Usando uma matriz de imagem simulada")
        img = np.random.randint(0, 256, size=(100, 150, 3), dtype=np.uint8)

h, w, d = img.shape

data = img[:, :, :3].reshape(h * w, 3).astype(float)

K = 10

print(f"Executando K-Means com K = {K}...")
kmeans = KMeans(n_clusters=K, n_init='auto', random_state=42)
kmeans.fit(data)

cores_quantizadas = kmeans.cluster_centers_.astype(np.uint8)
labels = kmeans.labels_

img_quantizada = np.zeros_like(data, dtype=np.uint8)
for i in range(h * w):
    img_quantizada[i] = cores_quantizadas[labels[i]]

img_quantizada = img_quantizada.reshape(h, w, 3)

plt.figure(figsize=(10, 5))

plt.subplot(1, 2, 1)
plt.title('Imagem Original')
plt.imshow(img)
plt.axis('off')

plt.subplot(1, 2, 2)
plt.title(f'K-Means: {K} Cores')
plt.imshow(img_quantizada)
plt.axis('off')

plt.tight_layout()
plt.show()