Python - 查找相似颜色的最佳方法

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提问于 2025-04-17 10:15

我写了一个函数，可以在图片中找到某种颜色，并返回它的坐标 x 和 y。现在我需要添加一个新功能，让我可以根据给定的容差来找到颜色。这应该很简单吧？

下面是找到图片中颜色并返回 x 和 y 的代码：

def FindColorIn(r,g,b, xmin, xmax, ymin, ymax):
    image = ImageGrab.grab()
    for x in range(xmin, xmax):
        for y in range(ymin,ymax):
            px = image.getpixel((x, y))
            if px[0] == r and px[1] == g and px[2] == b:
                return x, y

def FindColor(r,g,b):
    image = ImageGrab.grab()
    size = image.size
    pos = FindColorIn(r,g,b, 1, size[0], 1, size[1])
    return pos

结果：

根据回答，比较两种颜色的常用方法是使用欧几里得距离或切比雪夫距离。

我决定主要使用（平方）欧几里得距离，并尝试多种不同的颜色空间，比如 LAB、deltaE（LCH）、XYZ、HSL 和 RGB。在我的代码中，大多数颜色空间使用平方欧几里得距离来计算颜色之间的差异。

例如，在 LAB、RGB 和 XYZ 中，简单的平方欧几里得距离就能解决问题：

if ((X-X1)^2 + (Y-Y1)^2 + (Z-Z1)^2) <= (Tol^2) then
  ...

LCH 和 HSL 稍微复杂一些，因为它们有圆柱形的色调，但通过一些数学运算可以解决这个问题，然后在这里也使用平方欧几里得距离。

在大多数情况下，我为每个通道添加了“单独的参数”来设置容差（使用一个全局容差，以及替代的“修正值” HueTol := Tolerance * hueMod 或 LightTol := Tolerance * LightMod）。

看起来基于 XYZ 的颜色空间（如 LAB 和 LCH）在我的许多场景中表现最好。虽然 HSL 在某些情况下也能产生很好的结果，而且从 RGB 转换过来也更便宜，不过 RGB 也很不错，能满足我大部分的需求。

图像处理欧几里得距离 hsl 颜色空间颜色识别 rgb 坐标查找 Lab

10 个回答

不要用这个：

if px[0] == r and px[1] == g and px[2] == b:

试试这个：

if max(map(lambda a,b: abs(a-b), px, (r,g,b))) < tolerance:

这里的 tolerance 是你能接受的颜色通道之间的最大差异。

它的做法是从你想要的颜色值中减去每个通道的值，然后取绝对值，最后找出这些绝对值中的最大值。

回答于 2025-04-17 由 Python大师

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这里有一个经过优化的Python版本，是根据Bruno的回答改编的：

def ColorDistance(rgb1,rgb2):
    '''d = {} distance between two colors(3)'''
    rm = 0.5*(rgb1[0]+rgb2[0])
    d = sum((2+rm,4,3-rm)*(rgb1-rgb2)**2)**0.5
    return d

用法：

>>> import numpy
>>> rgb1 = numpy.array([1,1,0])
>>> rgb2 = numpy.array([0,0,0])
>>> ColorDistance(rgb1,rgb2)
2.5495097567963922

回答于 2025-04-17 由 Python大师

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计算RGB颜色之间的距离，让人眼能理解的方式，并不是简单地计算这两个RGB向量之间的欧几里得距离。

这里有一篇有趣的文章，讲得很详细：http://www.compuphase.com/cmetric.htm

下面是用C语言实现的一个例子：

typedef struct {
   unsigned char r, g, b;
} RGB;

double ColourDistance(RGB e1, RGB e2)
{
  long rmean = ( (long)e1.r + (long)e2.r ) / 2;
  long r = (long)e1.r - (long)e2.r;
  long g = (long)e1.g - (long)e2.g;
  long b = (long)e1.b - (long)e2.b;
  return sqrt((((512+rmean)*r*r)>>8) + 4*g*g + (((767-rmean)*b*b)>>8));
}

把这个例子转到Python应该不会太难。

补充：

另外，正如这个回答所建议的，你可以使用HLS和HSV。colorsys模块似乎有一些函数可以将RGB转换。它的文档中也链接了这些页面，值得一读，以理解为什么RGB的欧几里得距离并不太适用：

补充 2：

根据这个回答，这个库可能会很有用：http://code.google.com/p/python-colormath/

回答于 2025-04-17 由 Python大师

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