Python可视化配色方案，让你审美分分钟变高级~

前言

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今天给大家分享Python快速提取任何图片配色方案的工具：Haishoku；

Haishoku是一个用来获取图片主色调和主要配色方案的python库，依赖于python3和pillow

Haishoku安装

pip3 install haishoku

使用案例

抓取以下《生活多美好》电影海报主题色，

顺便安利下这部电影，

就看这图片这种复古的感觉体会人间的美好吧~

主题色提取

from haishoku.haishoku import Haishoku
image='./life_is_b.png'
haishoku = Haishoku.loadHaishoku(image)
haishoku.palette  #palette函数输出配色色号

palette函数输出配色色号

[(0.77, (244, 247, 244)), (0.09, (116, 165, 96)), (0.06, (193, 214,168)), (0.03, (148, 184, 124)), (0.02, (165, 196, 134)), (0.02, (86,144, 81)), (0.01, (54, 113, 65)), (0.0, (184, 185, 148))]

showPalette函数预览上面提取出的配色～

haishoku.showPalette(image)

会输出以上图片，但是不会保存。

主题色运用于Matplotlib

以上颜色需要简单转化一下，才可以运用于Python可视化

先导入一下模块

import matplotlib.pyplot as plt

rgb_list = [[i[1][0] / 255, i[1][1] / 255, i[1][2] / 255]for i in haishoku.palette] #色号简单转化为matplotlib可用的0～1之间RGB色号
plt.figure(dpi=120)
plt.style.use('bmh')
plt.bar(range(2, 10), range(2, 10), color=rgb_list)  #传入Haishoku提取的颜色号
plt.title('Colored with Haishoku', size=10)
plt.show()

主题色运用于Seaborn

一样的先导入模块

import seaborn as sns
import pandas as pd

tips = pd.read_csv('./seaborn-data-master/tips.csv')
plt.figure(dpi=120)
plt.style.use('bmh')
sns.boxplot(x="day",y="total_bill",hue="smoker",palette=[rgb_list[3], rgb_list[6]],#传入Haishoku提取的颜色号data=tips)
sns.despine(offset=10, trim=True)

尾语

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