Python中的主要颜色检测

Question

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我有大约3000张图片和13种不同的颜色（其中大部分图片的背景是白色）。如果一张图片的主要颜色是这13种不同的颜色之一，我希望它们能够关联起来。

我看到了类似的问题，例如使用Python进行图像颜色检测，它要求使用平均颜色算法。我几乎复制了那段代码，使用Python图像库和直方图，并使其正常工作 - 但我发现它对于确定主要颜色并不太可靠。

有什么想法吗？或者有哪些库可以解决这个问题？

提前感谢！

:编辑：谢谢大家 - 你们几乎都说了同样的话，要创建“桶”，并通过每个最近像素的增加桶计数来实现。我似乎得到了很多返回“白色”或“米色”的图片，这也是大多数这些图片的背景。有没有办法绕过或忽略这个背景？

再次感谢。

- dchang

你如何定义颜色？是RGB三元组（红/绿，蓝/绿）吗？或者是HSV空间中的色调？ - Simon Bergot

抱歉，我的表述有些含糊 - 我的意思是 RGB 三元组。 - dchang

3个回答

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个人建议将颜色空间分成8-16个主要颜色，然后对于每个像素，将其最接近的颜色桶增加一个计数。最后，具有最高像素数量的桶的颜色获胜。

基本上，考虑中位数而不是平均数。你真正关心的只是图像中的颜色，而平均颜色通常会给你一个全新的颜色。

- Blindy

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由于您正在尝试匹配少量预先存在的颜色，因此可以尝试不同的方法。将每个图像与所有颜色进行测试，并查看哪个是最接近的匹配。

至于如何进行匹配，我建议先将每个图像调整为较小的尺寸，以减少每个图像所需的工作量；我们对图像颜色的感知并不太依赖于细节的数量。对于较小图像的每个像素，请找出最接近的13种颜色中的哪一种。如果它在某个阈值内，则为该颜色增加一个计数器。最后，拥有最高计数的13种颜色中的哪一种就是获胜者。

- Mark Ransom

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可以查看英文原文，
原文链接

- jterrace · Accepted Answer

你可以使用getcolors函数获取图像中所有颜色的列表。它返回一个由元组组成的列表，格式如下：

(N, COLOR)

其中N是图像中颜色COLOR出现的次数。为了获取出现最多的颜色，可以将列表传递给max函数。

>>> from PIL import Image
>>> im = Image.open("test.jpg")
>>> max(im.getcolors(im.size[0]*im.size[1]))
(183, (255, 79, 79))

请注意，我将im.size[0]*im.size[1]传递给getcolors函数，因为这是最大的maxcolors值（有关详细信息，请参见文档）。