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› 关键词 #聚类 #调色板 #图像 #算法 #颜色 #图形

## k-means

  1. kmeans_colors

    使用k-means聚类在图像中查找主颜色。由一个通用的k-means实现支持，作为独立的库

    v0.6.0 12K #rgb #k-means #color #clustering #color-space #lab #graphics

  2. okolors

    通过在Oklab颜色空间中执行k-means聚类从图像中创建调色板

    v0.8.1 #color-palette #color-space #palette #k-means #oklab #color-themes #theme

  3. 聚类

    在任意数据上执行k-means聚类的简单方法

    v0.2.1 #k-means #data #cluster-analysis #algorithm #parallel #perform #performance

  4. kmeans

    一个小巧快速的k-means聚类计算库

    v0.10.0 #clustering #cluster #means #simd-vector

  5. quantette

    一个快速且高质量的图像量化器和调色板生成器。支持CIELAB、Oklab和sRGB颜色空间。

    v0.3.0 #palette #quantization #k-means #color #dither #kmeans

  6. linfa-clustering

    聚类算法集合

    v0.7.0 17K #machine-learning #clustering #k-means #linfa #unsupervised

  7. colorbuddy

    根据图像生成调色板

    v0.1.6 #color-palette #image #generate #height #output #k-means #original

  8. fleximl-models

    适用于FlexiML框架的机器学习模型

    v0.1.2 290 #machine-learning #models #framework #flexi-ml #k-means #linear-model #mlp

  9. pigmnts

    使用K-means++从图像生成调色板

    v0.7.0 #color-palette #image #k-means #clustering #algorithm #extract #web

  10. k_means-interactive

    交互式且专用的k-means版本。具有GUI，可方便地逐步执行算法。

    v0.1.0 #interactive #specialized #version #algorithm #k-means #stepping #gui

  11. kmeans_smid

    一个用于k-means聚类计算的轻量级库。修复了从kmeans-rs继承的smid问题。

    v0.3.0 #k-means #clustering #cluster #means #kmeans

  12. kmeans-color-gpu

    在GPU上计算图像的平均颜色，用于颜色量化

    v0.1.0 #k-means #wgpu #image #color-palette #graphics

  13. rkm

    一个通用的k-means实现

    v0.8.1 #k-means #cluster #clustering #means #data-points #data-set #kmeans

  14. kmeans-color-gpu-cli

    用于使用颜色量化GPU库的命令行工具

    v0.1.0 #k-means #image #wgpu #color-palette #command-line-tool #graphics #cli

    15. 尝试使用DuckDuckGo搜索搜索。

  15. kmeans-color-gpu-preprocessor

    一个着色器预处理器，将着色器中的#include替换为kmeans-color-gpu crate使用的适当文件

    v0.1.0 #preprocessor #shader #k-means #gpu #color #clustering #quantization

  16. grappes

    实现了k-Means变种等各种聚类算法

    v0.2.0 #clustering #k-means #variant #algorithm