Закрасить кластеры разными цветами в алгоритме k-means

    
    Mat labels;
    const int attempts = 5;
    Mat centers;
    
    
    Mat samples(image.rows * image.cols, 1, CV_32F);
    for (int y = 0; y < image.rows; y++)
        for (int x = 0; x < image.cols; x++) {
            samples.at<float>(y + x*image.rows, 0) = image.at<uchar>(y, x);
        }
 
    
    kmeans(samples, 4, labels, TermCriteria(CV_TERMCRIT_ITER | CV_TERMCRIT_EPS, 100, 0.001), attempts, KMEANS_RANDOM_CENTERS, centers);
 
 
    //преобразуем список признаков  N*Mx1 в изображение NxM
    Mat new_image(image.size(), image.type());
    for (int y = 0; y < image.rows; y++) {
        for (int x = 0; x < image.cols; x++) {
 
            auto new_image_begin = new_image.ptr<uchar>(y);
            auto new_image_end = new_image_begin + new_image.cols * 3;
            auto labels_ptr = labels.ptr<int>(y + x*image.rows, 0);
 
            while (new_image_begin != new_image_end) {
 
                int const cluster_idx = *labels_ptr;
                auto centers_ptr = centers.ptr<float>(cluster_idx);
                new_image_begin[0] = centers_ptr[0];
                new_image_begin[1] = centers_ptr[1];
                new_image_begin[2] = centers_ptr[2];
                new_image_begin += 3; ++labels_ptr;
 
            }
        }
    }