Python中的主要颜色检测

Question

我有大约3000张图片，里面有13种不同的颜色（大部分图片的背景是白色的）。如果一张图片的主要颜色是这13种颜色中的一种，我希望能把它们关联起来。

我看到过类似的问题，比如使用Python进行图像颜色检测，他们在问关于平均颜色的算法。我基本上复制了那段代码，使用了Python图像库和直方图，并且让它运行起来了，但我发现它在判断主要颜色时并不是很可靠。

有没有什么好的主意？或者有什么库可以解决这个问题吗？

提前谢谢大家！

:编辑：
谢谢大家，你们基本上都说了同样的事情，就是创建“桶”，并随着每个最近像素的增加来增加桶的数量。我发现很多图片返回的颜色是“白色”或“米色”，而这些颜色也是大多数图片的背景。有没有办法绕过或忽略背景呢？

再次感谢。

Answer 1

既然你想要匹配一些已经存在的颜色，可以试试另一种方法。对每张图片进行测试，看看哪种颜色最接近。

关于如何进行匹配，我建议先把每张图片缩小，这样可以减少你需要处理的工作量；其实我们对图片颜色的感知并不太依赖于细节的多少。对于缩小后的每一个像素，找出哪种颜色在13种颜色中最接近。如果这个颜色在某个范围内，就给这个颜色的计数器加一。最后，计数最高的颜色就是最接近的颜色。

Answer 2

我个人会把颜色分成8到16种主要颜色，然后对每个像素来说，找到最接近的颜色桶，把它的数量加一。最后，像素最多的那个颜色桶就是赢家。

简单来说，想想中位数而不是平均数。你其实只关心图片里的颜色，而平均颜色通常会得到一种全新的颜色。

Answer 3

你可以使用 getcolors 这个函数来获取图像中所有颜色的列表。它会返回一个包含元组的列表，格式如下：

(N, COLOR)

在这里，N 是颜色 COLOR 在图像中出现的次数。如果你想找出出现次数最多的颜色，可以把这个列表传给 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))

需要注意的是，我把 im.size[0]*im.size[1] 传给了 getcolors 函数，因为那是最大 maxcolors 的值（具体细节可以查看 文档）。