import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from glob import glob

# Dicrease color
def dic_color(img):
    img //= 63
    img = img * 64 + 32
    return img


# Database
def get_DB():
    # get training image path
    train = glob("dataset/test_*")
    train.sort()

    # prepare database
    db = np.zeros((len(train), 13), dtype=np.int32)
    pdb = []

    # each train
    for i, path in enumerate(train):
        # read image
        img = dic_color(cv2.imread(path))
        # histogram
        for j in range(4):
            db[i, j] = len(np.where(img[..., 0] == (64 * j + 32))[0])
            db[i, j+4] = len(np.where(img[..., 1] == (64 * j + 32))[0])
            db[i, j+8] = len(np.where(img[..., 2] == (64 * j + 32))[0])

        # get class
        if 'akahara' in path:
            cls = 0
        elif 'madara' in path:
            cls = 1

        # store class label
        db[i, -1] = cls

        # add image path
        pdb.append(path)

    return db, pdb

# k-Means step2
def k_means_step2(db, pdb, Class=2):
    # copy database
    feats = db.copy()

    # initiate random seed
    np.random.seed(1)

    # assign random class 
    for i in range(len(feats)):
        if np.random.random() < 0.5:
            feats[i, -1] = 0
        else:
            feats[i, -1] = 1

    while True:
        # prepare greavity
        gs = np.zeros((Class, 12), dtype=np.float32)
        change_count = 0

        # compute gravity
        for i in range(Class):
            gs[i] = np.mean(feats[np.where(feats[..., -1] == i)[0], :12], axis=0)

        # re-labeling
        for i in range(len(feats)):
            # get distance each nearest graviry
            dis = np.sqrt(np.sum(np.square(np.abs(gs - feats[i, :12])), axis=1))

            # get new label
            pred = np.argmin(dis, axis=0)

            # if label is difference from old label
            if int(feats[i, -1]) != pred:
                change_count += 1
                feats[i, -1] = pred

        if change_count < 1:
            break

    for i in range(db.shape[0]):
        print(pdb[i], " Pred:", feats[i, -1])


db, pdb = get_DB()
k_means_step2(db, pdb)
K-Meansアルゴリズムでは、
1. データにそれぞれランダムにクラスを割り当てる。
2. クラスごとに重心を計算する。
3. 各データと重心の距離を計算し、最も距離が近い重心のクラスを割り当てる。
4. 2-3をクラス変更がなくなるまで繰り返す。

ここでは、減色化とヒストグラムを特徴量として次のようにアルゴリズムを作成する。
1. 画像を減色化し、ヒストグラムを作成し、これを特徴量とする。
2. 各画像にランダムに0か1のクラスを割り当てる。 (ここでは、クラス数=2, np.random.seed(1)　として、np.random.random() < thなら0、>= thなら1を割り当てる。th=0.5)
3. クラスが0、１の特徴量の重心(mean)をそれぞれ取る。(重心は gs = np.zeros((Class, 12), dtype=np.float32)に格納する。)
4. 各画像に対して、特徴量と重心の距離(ユークリッド距離(L1ノルム): 差を二乗し、その合計のsqrtをとったもの)を計算し、距離が近い重心のクラスを割り当てる。
5. 3-4をクラスの変更がなくなるまで繰り返す。

ここではpythonを用いて処理4-5も実装して、クラスタリングを行え。

ここで予測クラスが0,1となっているが、Q.85-87と違いラベルの順番はバラバラである。
なので、K-meansはあくまでカテゴリ別に分類する手法であり、それが具体的に何のクラスかまでは分からない。
また、クラス数は予めこちらが知って置かなければいけない。

K-meansクラスタリングでは最初に割り当てるラベルの状態によって、最後の出力が大きく左右されるので注意が必要である。
また、データ数が少ないと失敗しやすい。これはデータ数が少ないことで、真のデータの分布をサンプリングしにくいことが原因である。つまり、データ数が多いほどデータの分布が精度良くえられることによる。