Heim Backend-Entwicklung Python-Tutorial python判断、获取一张图片主色调的2个实例

python判断、获取一张图片主色调的2个实例

Jun 06, 2016 am 11:30 AM
python

python判断图片主色调,单个颜色:

代码如下:


#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

import colorsys
from PIL import Image
import optparse

def get_dominant_color(image):
"""
Find a PIL image's dominant color, returning an (r, g, b) tuple.
"""

image = image.convert('RGBA')

# Shrink the image, so we don't spend too long analysing color
# frequencies. We're not interpolating so should be quick.
image.thumbnail((200, 200))

max_score = None
dominant_color = None

for count, (r, g, b, a) in image.getcolors(image.size[0] * image.size[1]):
# Skip 100% transparent pixels
if a == 0:
continue

# Get color saturation, 0-1
saturation = colorsys.rgb_to_hsv(r / 255.0, g / 255.0, b / 255.0)[1]

# Calculate luminance - integer YUV conversion from
# http://en.wikipedia.org/wiki/YUV
y = min(abs(r * 2104 + g * 4130 + b * 802 + 4096 + 131072) >> 13, 235)

# Rescale luminance from 16-235 to 0-1
y = (y - 16.0) / (235 - 16)

# Ignore the brightest colors
if y > 0.9:
continue

# Calculate the score, preferring highly saturated colors.
# Add 0.1 to the saturation so we don't completely ignore grayscale
# colors by multiplying the count by zero, but still give them a low
# weight.
score = (saturation + 0.1) * count

if score > max_score:
max_score = score
dominant_color = (r, g, b)

return dominant_color

def main():
img = Image.open("meitu.jpg")
print '#%02x%02x%02x' % get_dominant_color(img)

if __name__ == '__main__':
main()

python判断一张图片的主色调,多个颜色:

代码如下:


#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

import colorsys
from PIL import Image
import optparse

def get_dominant_color(image):
"""
Find a PIL image's dominant color, returning an (r, g, b) tuple.
"""

image = image.convert('RGBA')

# Shrink the image, so we don't spend too long analysing color
# frequencies. We're not interpolating so should be quick.
## image.thumbnail((200, 200))

max_score = 1
dominant_color = []

for count, (r, g, b, a) in image.getcolors(image.size[0] * image.size[1]):
# Skip 100% transparent pixels
if a == 0:
continue

# Get color saturation, 0-1
saturation = colorsys.rgb_to_hsv(r / 255.0, g / 255.0, b / 255.0)[1]

# Calculate luminance - integer YUV conversion from
# http://en.wikipedia.org/wiki/YUV
y = min(abs(r * 2104 + g * 4130 + b * 802 + 4096 + 131072) >> 13, 235)

# Rescale luminance from 16-235 to 0-1
y = (y - 16.0) / (235 - 16)

# Ignore the brightest colors
if y > 0.9:
continue

# Calculate the score, preferring highly saturated colors.
# Add 0.1 to the saturation so we don't completely ignore grayscale
# colors by multiplying the count by zero, but still give them a low
# weight.
score = (saturation + 0.1) * count
if score > max_score:
max_score = score
dominant_color.append((r, g, b))

return dominant_color

def main():
img = Image.open("meitu.jpg")
colors = get_dominant_color(img)
for item in colors:
print '#%02x%02x%02x' % item

if __name__ == '__main__':
main()

 

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Es gibt kein einfaches und direktes kostenloses XML -zu -PDF -Tool auf Mobilgeräten. Der erforderliche Datenvisualisierungsprozess beinhaltet komplexes Datenverständnis und Rendering, und die meisten sogenannten "freien" Tools auf dem Markt haben schlechte Erfahrung. Es wird empfohlen, Computer-Seiten-Tools zu verwenden oder Cloud-Dienste zu verwenden oder Apps selbst zu entwickeln, um zuverlässigere Conversion-Effekte zu erhalten.

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Das Ändern des XML -Inhalts erfordert die Programmierung, da die Zielknoten genau aufgefasst werden müssen, um hinzuzufügen, zu löschen, zu ändern und zu überprüfen. Die Programmiersprache verfügt über entsprechende Bibliotheken, um XML zu verarbeiten, und bietet APIs zur Durchführung sicherer, effizienter und steuerbarer Vorgänge wie Betriebsdatenbanken.

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