Para poder realizar esta actividad debes haber revisado la lectura correspondiente a la semana.
Crea una carpeta de trabajo y guarda todos los archivos correspondientes (notebook y csv).
Una vez terminada la actividad, comprime la carpeta y sube el .zip a la sección correspondiente
Unidad: Dimensionalidad y Agrupación - Sesión 2
Ejercicio 1: Preparación del ambiente de trabajo
Para este ejercicio trabajaremos de manera conjunta identificando la paleta de colores de carátulas de álbumes.
Las imágenes se encuentran en una carpeta con el nombre album_covers
Cada imagen tiene la siguiente nomenclatura: artista-nombre-del-album.jpg.
El objetivo es generar un método que nos permita identificar la dominancia de una cantidad finita de colores.
Para importar imágenes y visualizarlas, vamos a importar las siguientes librerías:
Partamos por incluír las librerías clásicas: pandas, numpy y matplotlib.pyplot.
sklearn.cluster.KMeans: para extraer los principales componentes de una matriz numérica.
skimage.io: Para poder ingresar y leer imágenes.
Ejercicio 2: Importación de imagenes
Partamos por ingresar una imágen a nuestro ambiente de trabajo. Para ello ocuparemos io.imread. ¿Qué devuelve?
Para visualizar la imágen en el notebook, ocupe io.imshow.
Ejercicio 3: Preprocesamiento de imágenes y KMeans
Con la representación numérica de la imágen, vamos a extraer la altura, el ancho y la cantidad de canales mediante shape.
Posteriormente redimensionaremos la imágen con reshape.
Partamos por inicializar nuestro algoritmo KMeans con un k=8, ¿Qué significará esto?
Vuelva a implementar el mismo algoritmo con MiniBatchKMeans. ¿Qué diferencia existe con KMeans?
Ejercicio 4: Extracción de valores
Ahora extraeremos las etiquetas predichas con labels_. Hasta el momento las etiquetas hacen referencia a cada centroide. Para imputar sentido en éstos, debemos extraer los valores de los centroides.
Para extraer los centroides (valores característicos), utilicemos el atributo cluster_centers_.
Con las etiquetas, generaremos un conteo de ocurrencia con np.unique. Para extraer el conteo, debemos implementar la opción return_counts=True.
Ejercicio 5: Conversión rgb a hex
Con los centroides, vamos a convertirlos a formato hexadecimal. Vamos a generar una función y la pasaremos con map por cada centroide.
Ejercicio 6: Definición de base
Ahora generaremos un DataFrame con las siguientes variables:
El color hex.
La ocurrencia del color en cada pixel count.
El porcentaje de ocurrencia de cada color respecto a cluster_centers_.
Posteriormente ordenaremos los colores de forma descendente por el porcentaje de ocurrencia.
Ejercicio 7: Visualización
Genere un gráfico de barras donde presente el porcentaje de cada color. Las barras deben estar coloreadas con el color inferido.
