python判断、获取一张图片主色调的2个实例
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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XMLをPDFに直接変換するアプリケーションは、2つの根本的に異なる形式であるため、見つかりません。 XMLはデータの保存に使用され、PDFはドキュメントを表示するために使用されます。変換を完了するには、PythonやReportLabなどのプログラミング言語とライブラリを使用して、XMLデータを解析してPDFドキュメントを生成できます。

Mobile XMLからPDFへの速度は、次の要因に依存します。XML構造の複雑さです。モバイルハードウェア構成変換方法(ライブラリ、アルゴリズム)コードの品質最適化方法(効率的なライブラリ、アルゴリズムの最適化、キャッシュデータ、およびマルチスレッドの利用)。全体として、絶対的な答えはなく、特定の状況に従って最適化する必要があります。

単一のアプリケーションで携帯電話でXMLからPDF変換を直接完了することは不可能です。クラウドサービスを使用する必要があります。クラウドサービスは、2つのステップで達成できます。1。XMLをクラウド内のPDFに変換し、2。携帯電話の変換されたPDFファイルにアクセスまたはダウンロードします。

XMLを介して画像を生成するには、XMLのメタデータ(サイズ、色)に基づいて画像を生成するために、ブリッジとしてグラフライブラリ(枕やJFreechartなど)を使用する必要があります。画像のサイズを制御するための鍵は、< width>の値を調整することです。および< height> XMLのタグ。ただし、実際のアプリケーションでは、XML構造の複雑さ、グラフ描画の細かさ、画像生成の速度とメモリ消費の速度、および画像形式の選択はすべて、生成された画像サイズに影響を与えます。したがって、グラフィックライブラリに熟練したXML構造を深く理解し、最適化アルゴリズムや画像形式の選択などの要因を考慮する必要があります。

XMLフォーマットツールは、読みやすさと理解を向上させるために、ルールに従ってコードを入力できます。ツールを選択するときは、カスタマイズ機能、特別な状況の処理、パフォーマンス、使いやすさに注意してください。一般的に使用されるツールタイプには、オンラインツール、IDEプラグイン、コマンドラインツールが含まれます。

C言語に組み込みの合計機能はないため、自分で書く必要があります。合計は、配列を通過して要素を蓄積することで達成できます。ループバージョン:合計は、ループとアレイの長さを使用して計算されます。ポインターバージョン:ポインターを使用してアレイ要素を指し示し、効率的な合計が自己概要ポインターを通じて達成されます。アレイバージョンを動的に割り当てます:[アレイ]を動的に割り当ててメモリを自分で管理し、メモリの漏れを防ぐために割り当てられたメモリが解放されます。

ほとんどのテキストエディターを使用して、XMLファイルを開きます。より直感的なツリーディスプレイが必要な場合は、酸素XMLエディターやXMLSPYなどのXMLエディターを使用できます。プログラムでXMLデータを処理する場合、プログラミング言語(Pythonなど)やXMLライブラリ(XML.ETREE.ELEMENTTREEなど)を使用して解析する必要があります。

XML構造が柔軟で多様であるため、すべてのXMLファイルをPDFSに変換できるアプリはありません。 XMLのPDFへのコアは、データ構造をページレイアウトに変換することです。これには、XMLの解析とPDFの生成が必要です。一般的な方法には、ElementTreeなどのPythonライブラリを使用してXMLを解析し、ReportLabライブラリを使用してPDFを生成することが含まれます。複雑なXMLの場合、XSLT変換構造を使用する必要がある場合があります。パフォーマンスを最適化するときは、マルチスレッドまたはマルチプロセスの使用を検討し、適切なライブラリを選択します。
