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

PS:通过pil生成缩略图的简单代码

如果是单纯地生成缩略图,我们可以通过pil很简单地办到,这段代码会强行将图片大小修改成250x156:

from PIL import Image

img = Image.open('sharejs.jpg')

img = img.resize((250, 156), Image.ANTIALIAS)

img.save('sharejs_small.jpg')

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