得到一张图片或logo的主要颜色(颜色趋向)python版
在使用google或者baidu搜图的时候会发现有一个图片颜色选项,感觉非常有意思,有人可能会想这肯定是人为的去划分的,呵呵,有这种可能,但是估计人会累死,开个玩笑,当然是通过机器识别的,海量的图片只有机器识别才能做到。
那用python能不能实现这种功能呢?答案是:能
利用python的PIL模块的强大的图像处理功能就可以做到,下面上代码:
import colorsys
def get_dominant_color(image):
#颜色模式转换,以便输出rgb颜色值
image = image.convert('RGBA')
#生成缩略图,减少计算量,减小cpu压力
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]):
# 跳过纯黑色
if a == 0:
continue
saturation = colorsys.rgb_to_hsv(r / 255.0, g / 255.0, b / 255.0)[1]
y = min(abs(r * 2104 + g * 4130 + b * 802 + 4096 + 131072) >> 13, 235)
y = (y - 16.0) / (235 - 16)
# 忽略高亮色
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
如何使用:
from PIL import Image
print get_dominant_color(Image.open('logo.jpg'))
这样就会返回一个rgb颜色,但是这个值是很精确的范围,那我们如何实现百度图片那样的色域呢??
其实方法很简单,r/g/b都是0-255的值,我们只要把这三个值分别划分相等的区间,然后组合,取近似值。例如:划分为0-127,和128-255,然后自由组合,可以出现八种组合,然后从中挑出比较有代表性的颜色即可。
当然我只是举一个例子,你也可以划分的更细,那样显示的颜色就会更准确~~大家赶快试试吧

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PHP主要是过程式编程,但也支持面向对象编程(OOP);Python支持多种范式,包括OOP、函数式和过程式编程。PHP适合web开发,Python适用于多种应用,如数据分析和机器学习。

PHP适合网页开发和快速原型开发,Python适用于数据科学和机器学习。1.PHP用于动态网页开发,语法简单,适合快速开发。2.Python语法简洁,适用于多领域,库生态系统强大。

Python更适合初学者,学习曲线平缓,语法简洁;JavaScript适合前端开发,学习曲线较陡,语法灵活。1.Python语法直观,适用于数据科学和后端开发。2.JavaScript灵活,广泛用于前端和服务器端编程。

PHP起源于1994年,由RasmusLerdorf开发,最初用于跟踪网站访问者,逐渐演变为服务器端脚本语言,广泛应用于网页开发。Python由GuidovanRossum于1980年代末开发,1991年首次发布,强调代码可读性和简洁性,适用于科学计算、数据分析等领域。

VS Code可以在Windows 8上运行,但体验可能不佳。首先确保系统已更新到最新补丁,然后下载与系统架构匹配的VS Code安装包,按照提示安装。安装后,注意某些扩展程序可能与Windows 8不兼容,需要寻找替代扩展或在虚拟机中使用更新的Windows系统。安装必要的扩展,检查是否正常工作。尽管VS Code在Windows 8上可行,但建议升级到更新的Windows系统以获得更好的开发体验和安全保障。

VS Code 可用于编写 Python,并提供许多功能,使其成为开发 Python 应用程序的理想工具。它允许用户:安装 Python 扩展,以获得代码补全、语法高亮和调试等功能。使用调试器逐步跟踪代码,查找和修复错误。集成 Git,进行版本控制。使用代码格式化工具,保持代码一致性。使用 Linting 工具,提前发现潜在问题。

在 VS Code 中,可以通过以下步骤在终端运行程序:准备代码和打开集成终端确保代码目录与终端工作目录一致根据编程语言选择运行命令(如 Python 的 python your_file_name.py)检查是否成功运行并解决错误利用调试器提升调试效率

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