Python通過(guò)PIL獲取圖片主要顏色并和顏色庫(kù)進(jìn)行對(duì)比的方法
本文實(shí)例講述了Python通過(guò)PIL獲取圖片主要顏色并和顏色庫(kù)進(jìn)行對(duì)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(lái)從圖片提取其主要顏色，類似Goolge和Baidu的圖片搜索時(shí)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(lái)，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(shí)候會(huì)發(fā)現(xiàn)有一個(gè)圖片顏色選項(xiàng)，感覺(jué)非常有意思，有人可能會(huì)想這肯定是人為的去劃分的，呵呵，有這種可能，但是估計(jì)人會(huì)累死，開(kāi)個(gè)玩笑，當(dāng)然是通過(guò)機(jī)器識(shí)別的，海量的圖片只有機(jī)器識(shí)別才能做到。
那用python能不能實(shí)現(xiàn)這種功能呢？答案是：能
利用python的PIL模塊的強(qiáng)大的圖像處理功能就可以做到，下面上代碼：
def get_dominant_color(image):
#顏色模式轉(zhuǎn)換，以便輸出rgb顏色值
image = image.convert('RGBA')
#生成縮略圖，減少計(jì)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(guò)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：
from PIL import Image
print get_dominant_color(Image.open('logo.jpg'))
這樣就會(huì)返回一個(gè)rgb顏色，但是這個(gè)值是很精確的范圍，那我們?nèi)绾螌?shí)現(xiàn)百度圖片那樣的色域呢？？
其實(shí)方法很簡(jiǎn)單，r/g/b都是0-255的值，我們只要把這三個(gè)值分別劃分相等的區(qū)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(xiàn)八種組合，然后從中挑出比較有代表性的顏色即可。
當(dāng)然我只是舉一個(gè)例子，你也可以劃分的更細(xì)，那樣顯示的顏色就會(huì)更準(zhǔn)確~~大家趕快試試吧
希望本文所述對(duì)大家的python程序設(shè)計(jì)有所幫助。
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