由于图片的Lab色彩空间的值没法直接得到,需要手动计算转换;网上也有很多方法,但是准确度都不统一,我之前做色彩还原时,在这上面花了不少时间,本文提供一种计算方法,经过测试与标准值几乎一致。
代码如下:

import colorsys
from PIL import Image
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 = 0dominant_color = 0for count, (r, g, b, a) in image.getcolors(image.size[0] * image.size[1]):# 跳过纯黑色if a == 0:continuesaturation = 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:continuescore = (saturation + 0.1) * countif score > max_score:max_score = scoredominant_color = (r, g, b)if ((r>200)&(g>200)&(b>200)):continuereturn dominant_colorcc=get_dominant_color(Image.open('img/b.jpg'))print(cc)R=cc[0]
G=cc[1]
B=cc[2]L=0.2126*R+0.7152*G+0.0722*Ba=1.4749*(0.2213*R-0.3390*G+0.1177*B)+128b=0.6245*(0.1949*R+0.6057*G-0.8006*B)+128print('RGB转换后的Lab值为:('"%.3f"%L+','+"%.3f"%a+','"%.3f"%b+')')

结果如下:

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