基于颜色比较找到两个区域之间的匹配

Question

我正在编写代码，根据参考图像颜色元组将参考图像颜色与特定区域中的实际图像颜色进行比较红色、绿色、蓝色分量作为比较的参考，例如（128128），每个RGB分量可能与参考颜色相距多远且仍被视为匹配（8,8，8） 以及区域内的平面度，例如与实际图像相对的90%

1.我的第一个任务是计算测试的平均r，g，b颜色分量 地区

(1251, 532, 589, 82)

为此我写了下面的伪代码 输出为

(217, 15, 28)

import cv2
from PIL import Image
import math
import numpy as np

class CompareColor(object):
  ''' loop through each pixel and average rgb '''
  def __init__(self, imageName):
      self.pic = Image.open(imageName)
      # load image data
      self.imgData = self.pic.load()
      pixel_values = list(self.pic.getdata())
      print(pixel_values)

  def color(self):
      r, g, b = 0, 0, 0
      count = 0
      for x in range(self.pic.size[0]):
          for y in range(self.pic.size[1]):
              tempr,tempg,tempb = self.imgData[x,y]
              r += tempr
              g += tempg
              b += tempb
              count += 1
      # calculate averages
      return math.ceil(r/count), math.ceil(g/count), math.ceil(b/count)

class ColorTest:
    def __init__(self):
        self.actualImgPath = "/home/color/youtube.png"
        self.includedAreas = (1251, 532, 589, 82)


    def findActualRGBComponent(self):
        actualImg = cv2.imread(self.actualImgPath)
        Y1 = self.includedAreas[1]
        Y2 = Y1 + self.includedAreas[3]
        X1 = self.includedAreas[0]
        X2 = X1 + self.includedAreas[2]
        crop_image = actualImg[Y1:Y2, X1:X2].copy()
        status = cv2.imwrite('//home//color//crop.png', crop_image)
        img_file = '//home//color//crop.png'
        pc = CompareColor(img_file)
        print('color', pc.color())

if __name__ == "__main__":
    colTest = ColorTest()
    colTest.findActualRGBComponent()

1. 我的第二个任务是找到颜色的平坦度，这意味着颜色有多平坦-在0-100的范围内，感兴趣的区域是否有很大的变化，其中100是完美的单色，但我不知道如何实现这个逻辑。有人能帮我吗

Answer 1

你应该检查这个关于图像主色的答案，因为在特定的图片上找到一个平均值没有实际意义，平均颜色在图片的任何地方都不存在：How to find the average colour of an image in Python with OpenCV?

一旦你用了主色，你就可以很容易地回答第二个关于flatness的问题了，因为你找到的平均颜色在图片上并不存在，所以flatness可以是一个不存在的颜色的任意数。你知道吗