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Raggruppare i pixel dell'immagine in cluster di colori K utilizzando l'algoritmo K-Means. Ogni pixel viene sostituito dal colore centrale del cluster, producendo un'immagine posterizzata con esattamente K colori. Utile per la segmentazione del colore, l'estrazione della tavolozza e la compressione.
Segmenta e quantizza le immagini con il clustering K-Means per ridurre i colori e raggruppare le regioni in base alle tavolozze dominanti.