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:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
|
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 |
如何使用:
1
2
3
|
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
PS:通过pil生成缩略图的简单代码
如果是单纯地生成缩略图,我们可以通过pil很简单地办到,这段代码会强行将图片大小修改成250x156:
1
2
3
4
|
from PIL import Image img = Image. open ( 'sharejs.jpg' ) img = img.resize(( 250 , 156 ), Image.ANTIALIAS) img.save( 'sharejs_small.jpg' ) |