Python-找到相似的颜色，最好的方法

Question

我已经创建了一个函数来查找图像中的颜色，并返回x，y。现在我需要添加一个新函数，在这里我可以找到具有给定公差的颜色。应该很容易吗？

在图像中查找颜色并返回x，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

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结果：

从答案中可以看出，比较两种颜色的常用方法是欧几里德距离或切比雪夫距离。

我决定主要使用（平方）欧几里德距离和多个不同的颜色空间。实验室、deltaE（LCH）、XYZ、HSL和RGB。在我的代码中，大多数颜色空间使用平方欧氏距离来计算差异。

例如LAB，RGB和XYZ是一个简单的平方euc。距离就是诀窍：

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

LCH和HSL都有一个圆柱形的色调，所以有点复杂，但是一些数学方法解决了这个问题，然后开始使用平方eucl。这里也是。

在大多数情况下，我为每个通道的公差添加了“单独的参数”（使用1个全局公差和可选的“修饰符”HueTol := Tolerance * hueMod或LightTol := Tolerance * LightMod）。

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似乎在XYZ（LAB，LCH）之上构建的颜色空间在我的许多场景中都表现得最好。在某些情况下，这种HSL会产生很好的效果，从RGB转换成RGB要便宜得多，RGB也是一种很好的方法，可以满足我的大部分需求。

Answer 1

假设rtol、gtol和btol分别是r、g和b的公差，为什么不：

if abs(px[0]- r) <= rtol and \
   abs(px[1]- g) <= gtol and \
   abs(px[2]- b) <= btol:
    return x, y

Answer 2

以下是根据布鲁诺的asnwer改编的优化版本：

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

Answer 3

以一种对眼睛有意义的方式计算RGB颜色之间的距离，并不像只计算两个RGB向量之间的欧几里得距离那么简单。

这里有一篇有趣的文章：http://www.compuphase.com/cmetric.htm

C中的示例实现如下：

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));
}

移植到Python应该不会太困难。

编辑：

或者，按照this answer中的建议，可以使用HLS and HSV。^{}模块似乎具有从RGB进行转换的函数。它的文档还链接到这些页面，这些页面值得阅读，以理解为什么RGB欧几里得距离不能真正工作：

• http://www.poynton.com/ColorFAQ.html
• http://www.cambridgeincolour.com/tutorials/color-space-conversion.htm

编辑2:

根据this answer，这个库应该有用：http://code.google.com/p/python-colormath/