如何遍历直方图获取图片颜色？

Question

在这段关于检测图像颜色的回答中，用户 olooney 提到“遍历直方图，计算每种颜色的平均值，并根据像素数量进行加权”。

我这样运行了直方图：

class ImageResize(webapp.RequestHandler):
    def get(self):
        q = HomePage.all()
        q.filter("firm_name", "noise")
        qTable = q.get()
        id = qTable.key().id()
        if id:
            homepage = HomePage.get_by_id(id)
            if homepage:
                img = images.Image(homepage.thumbnail)
                hist = img.histogram()

然后在 IDLE 中，对于直方图中的每种颜色 hist2，我试着计算平均值并除以像素数量，但我得到的结果总是一样。我哪里做错了呢？

>>> average_red = float(sum(hist2[0]))/len(hist2[0])
>>> average_red
789.2578125
>>> average_green = float(sum(hist2[1]))/len(hist2[1])
>>> average_green
789.2578125
>>> average_blue = float(sum(hist2[2]))/len(hist2[2])
>>> average_blue
789.2578125
>>>

更新

感谢 Saxon Druce 提供的 答案。这是我使用的代码：

>>> def hist_weighed_average(hist):
    red_hist = hist[0]
    green_hist = hist[1]
    blue_hist = hist[2]

    red_weighed_sum = float(sum(i * red_hist[i] for i in range(len(red_hist))))
    green_weighed_sum = float(sum(i * green_hist[i] for i in range(len(green_hist))))
    blue_weighed_sum = float(sum(i * blue_hist[i] for i in range(len(blue_hist))))

    red_num_pixels = float(sum(red_hist))
    green_num_pixels = float(sum(green_hist))
    blue_num_pixels = float(sum(blue_hist))

    red_weighed_average = red_weighed_sum / num_pixels
    green_weighed_average = green_weighed_sum / num_pixels
    blue_weighed_average = blue_weighed_sum / num_pixels
    return red_weighed_average, green_weighed_average, blue_weighed_average
>>> hist = hist3
>>> hist_weighed_average(hist)
(4.4292897797574859, 4.8236723583271468, 5.2772779015095272)
>>> hist = hist2
>>> hist_weighed_average(hist)
(213.11471417965851, 220.01047265528334, 214.12880475129919)
>>> 

Answer 1

假设 hist2[0] 是红色像素的直方图，那么它就是一个按照红色成分来统计像素数量的图表。这意味着 sum(hist2[0]) 总是会等于图像中的像素总数，而 len(hist2[0]) 总是会是 256。这对于红色、绿色和蓝色三个颜色来说，结果都是一样的。

你需要把像素数量（直方图中的值）乘以像素值（列表中的索引），然后把这些结果加起来，这样就得到了加权和。接着再用这个加权和除以像素总数，就能得到加权平均值。可以像这样做：

red_hist = hist2[0]
weighted_sum = sum(i * red_hist[i] for i in range(len(red_hist)))
num_pixels = sum(red_hist)
weighted_average = weighted_sum / num_pixels