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Python通过PIL获取图片主要颜色并和颜色库进行对比的方法

  • 时间:2022-09-05 05:09 编辑: 来源: 阅读:
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摘要:Python通过PIL获取图片主要颜色并和颜色库进行对比的方法
本文实例讲述了Python通过PIL获取图片主要颜色并和颜色库进行对比的方法。分享给大家供大家参考。具体分析如下: 这段代码主要用来从图片提取其主要颜色,类似Goolge和Baidu的图片搜索时可以指定按照颜色搜索,所以我们先需要将每张图片的主要颜色提取出来,然后将颜色划分到与其最接近的颜色段上,然后就可以按照颜色搜索了。 在使用google或者baidu搜图的时候会发现有一个图片颜色选项,感觉非常有意思,有人可能会想这肯定是人为的去划分的,呵呵,有这种可能,但是估计人会累死,开个玩笑,当然是通过机器识别的,海量的图片只有机器识别才能做到。 那用python能不能实现这种功能呢?答案是:能 利用python的PIL模块的强大的图像处理功能就可以做到,下面上代码:
[u]复制代码[/u] 代码如下:
import colorsys def get_dominant_color(image): #颜色模式转换,以便输出rgb颜色值     image = image.convert('RGBA') #生成缩略图,减少计算量,减小cpu压力     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]):         # 跳过纯黑色         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:
from PIL import Image
print get_dominant_color(Image.open('logo.jpg'))
这样就会返回一个rgb颜色,但是这个值是很精确的范围,那我们如何实现百度图片那样的色域呢?? 其实方法很简单,r/g/b都是0-255的值,我们只要把这三个值分别划分相等的区间,然后组合,取近似值。例如:划分为0-127,和128-255,然后自由组合,可以出现八种组合,然后从中挑出比较有代表性的颜色即可。 当然我只是举一个例子,你也可以划分的更细,那样显示的颜色就会更准确~~大家赶快试试吧 希望本文所述对大家的python程序设计有所帮助。
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