Кластеризация изображения с KMeans , упорядочивание кластеров

[ksushkin]

Здравствуйте. написана функция, принимающая на вход изображение (в оттенках серого), которая кластеризует его, но потом нужно упорядочить кластеры с помощью cluster_centers_ . Вылетает с ошибкой в предпоследней строке : only integer scalar arrays can be converted to a scalar index
Как можно это исправить?

def claster (image):
    print('point in klaster')
    X=image.reshape(image.shape[0]*image.shape[1],1)
    n_kmeans=6
    img = KMeans(n_clusters=n_kmeans,init='k-means++').fit(X)
    colors = np.zeros((image.shape[0]*image.shape[1],1),dtype = int)
    cluster_center=img.cluster_centers_
    for i in range(image.shape[0]*image.shape[1]):
        num = img.labels_[i]
        colors[i] = 255*(cluster_center[num])
       
    print (colors)
    colors_reshaped = np.reshape(colors,(image.shape[0],image.shape[1]))
    print('________')
    print(colors_reshaped)
 
 
    Y=img.labels_.reshape(colors_reshaped,(image.shape[0],image.shape[1]))
    return Y