Python中的主要颜色检测

Question

我有大约3000个图像和13种不同的颜色（大多数这些图像的背景是白色的）。如果图像的主要颜色是13种不同颜色之一，我希望它们相关联。

我见过类似的问题，如Image color detection using python要求平均颜色算法。我已经使用Python图像库和直方图非常复制了这些代码，并且使它可以正常工作 - 但是我发现确定主色不太可靠。

任何想法？或者可以解决这个问题的库？

在此先感谢！

：编辑： 谢谢你们 - 你们几乎都说过同样的事情，创建“桶”并增加每个最近像素的桶数。我似乎获得了许多图像，返回“白色”或“米色”，这也是大多数这些图像的背景。有没有办法解决或忽略背景？

再次感谢。

Answer 1

您可以使用getcolors函数获取图像中所有颜色的列表。它返回形式元组的列表：

(N, COLOR) 

其中N是彩色COLOR的图像中出现的次数。为了获得最大的发生颜色，你可以将列表传递给max功能：

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

注意，我通过im.size[0]*im.size[1]到getcolors功能，因为这是最大maxcolors值（见the docs了解详细信息）。

Answer 2

就我个人而言，我会将色彩空间分成8-16种主色，然后对于每个像素，我会将最接近的彩色桶增加一个。最后，具有最高像素量的桶的颜色获胜。

基本上，认为中位数而不是平均。你只关心颜色图像，而平均颜色通常会给你一个全新的颜色。

Answer 3

由于您试图匹配少量预先存在的颜色，因此您可以尝试不同的方法。根据所有颜色测试每个图像，并查看哪一个是最接近的匹配。

至于做比赛，我会开始调整每个图像的大小以减小每个图像的工作量;我们对图像颜色的感知不太依赖于细节的数量。对于较小图像的每个像素，找出最接近的13种颜色中的哪一种。如果它在一定的阈值内，就会碰到该颜色的计数器。最后的13支球队中，无论哪一支都是赢家。