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Python通過PIL獲取圖片主要顏色并和顏色庫進行對比的方法

2020-05-23 11:07liuli Python

這篇文章主要介紹了Python通過PIL獲取圖片主要顏色并和顏色庫進行對比的方法,實例分析了Python通過PIL模塊操作圖片的技巧,具有一定參考借鑒價值,需要的朋友可以參考下

本文實例講述了Python通過PIL獲取圖片主要顏色并和顏色庫進行對比的方法。分享給大家供大家參考。具體分析如下:

這段代碼主要用來從圖片提取其主要顏色,類似Goolge和Baidu的圖片搜索時可以指定按照顏色搜索,所以我們先需要將每張圖片的主要顏色提取出來,然后將顏色劃分到與其最接近的顏色段上,然后就可以按照顏色搜索了。

在使用google或者baidu搜圖的時候會發現有一個圖片顏色選項,感覺非常有意思,有人可能會想這肯定是人為的去劃分的,呵呵,有這種可能,但是估計人會累死,開個玩笑,當然是通過機器識別的,海量的圖片只有機器識別才能做到。

那用python能不能實現這種功能呢?答案是:能

利用python的PIL模塊的強大的圖像處理功能就可以做到,下面上代碼:

復制代碼 代碼如下:
import colorsys
def get_dominant_color(image):
#顏色模式轉換,以便輸出rgb顏色值
    image = image.convert('RGBA')
#生成縮略圖,減少計算量,減小cpu壓力
    image.thumbnail((200, 200))
    max_score = None
    dominant_color = None
    for count, (r, g, b, a) in image.getcolors(image.size[0] * image.size[1]):
        # 跳過純黑色
        if a == 0:
            continue
        saturation = colorsys.rgb_to_hsv(r / 255.0, g / 255.0, b / 255.0)[1]
        y = min(abs(r * 2104 + g * 4130 + b * 802 + 4096 + 131072) >> 13, 235)
        y = (y - 16.0) / (235 - 16)
        # 忽略高亮色
        if y > 0.9:
            continue
        # Calculate the score, preferring highly saturated colors.
        # Add 0.1 to the saturation so we don't completely ignore grayscale
        # colors by multiplying the count by zero, but still give them a low
        # weight.
        score = (saturation + 0.1) * count
        if score > max_score:
            max_score = score
            dominant_color = (r, g, b)
    return dominant_color

 

使用方法:

?
1
2
from PIL import Image
print get_dominant_color(Image.open('logo.jpg'))

這樣就會返回一個rgb顏色,但是這個值是很精確的范圍,那我們如何實現百度圖片那樣的色域呢??

其實方法很簡單,r/g/b都是0-255的值,我們只要把這三個值分別劃分相等的區間,然后組合,取近似值。例如:劃分為0-127,和128-255,然后自由組合,可以出現八種組合,然后從中挑出比較有代表性的顏色即可。

當然我只是舉一個例子,你也可以劃分的更細,那樣顯示的顏色就會更準確~~大家趕快試試吧

希望本文所述對大家的python程序設計有所幫助。

延伸 · 閱讀

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