Python 去除单色背景

白色背景的去除比较简单，直接比较RGB颜色就可以了。但是单色背景直接用RGB比较可能存在一些问题。这就涉及到近似颜色判断的问题。

颜色定义
我们最常见到的颜色定义是RGB模式。RGB分别代表红色、绿色和蓝色。三种颜色混合在一起，就可以表示多种颜色。这种方法有一个很大的问题，当一个分量发生改变的时候，很可能颜色也发生了改变。用RGB来直接判断颜色近似程度是非常困难的。如果要实现，估计也是非常复杂的。

除了RGB，还有两种颜色表示方法：HSV和LAB。
HSV也是三个分类，H表示色调，S表示饱和度，V表示亮度。HSV的定义与描述大家可以在网络上找。很多Python关于图形处理的软件包都要RGB与HSV之间转换的方法。

另外一种方法叫LAB方法，此方法是基于人类眼睛对于颜色的感知。L表示亮度，A表示红绿色差，B表示蓝黄色差。
此种方法可以比较方便的表示颜色的近似程度。具体的方法可以参考颜色近似度判断方法

上面为三种颜色表示方法的说明。可以发现RGB是个立方体，HSV是个圆柱，而LAB是球状模型。球状模型是最好计算颜色近似程度。立方体和圆柱体都不是特别好计算，特别是立方体。
2. 近似颜色
近似颜色的三分实现如下：

def color_dist_2(color1, color2):r1, g1, b1 = color1[0:3]r2, g2, b2 = color2[0:3]rmean = (r1 + r2) / 2R = r1 - r2G = g1 - g2B = b1 - b2return math.sqrt((2. + rmean / 256.) * (R ** 2.) + 4. * (G ** 2.) + (2. + (255 - rmean) / 256) * (B ** 2))

这个方法就是上面的参考链接中提供的。不过在实践中可以使用下面这个函数，它的运算效率大概比上一种方法高20%左右：

def color_dist(color1, color2):r1, g1, b1 = color1[0:3]r2, g2, b2 = color2[0:3]rmean = int((r1 + r2) / 2)R = r1 - r2G = g1 - g2B = b1 - b2return math.sqrt((((512+rmean)*R*R)>>8) + 4*G*G + (((767-rmean)*B*B)>>8))

有了计算颜色近似度的算法，就好实现去除单一背景色了。程序如下：

from PIL import Image
import mathdef color_dist_2(color1, color2):r1, g1, b1 = color1[0:3]r2, g2, b2 = color2[0:3]rmean = (r1 + r2) / 2R = r1 - r2G = g1 - g2B = b1 - b2return math.sqrt((2. + rmean / 256.) * (R ** 2.) + 4. * (G ** 2.) + (2. + (255 - rmean) / 256) * (B ** 2))def color_dist(color1, color2):r1, g1, b1 = color1[0:3]r2, g2, b2 = color2[0:3]rmean = int((r1 + r2) / 2)R = r1 - r2G = g1 - g2B = b1 - b2return math.sqrt((((512+rmean)*R*R)>>8) + 4*G*G + (((767-rmean)*B*B)>>8))imgPath = "d:\\green.jpg"
img = Image.open(imgPath)  # 读取照片
img = img.convert('RGBA')
width = img.size[0]
height = img.size[1]
color = [255, 255, 255]  # 白色阈值
pixel = img.load()
color_delta = 150. # 2个颜色之间的差距。可以动态调整for i in range(0, width):for j in range(0, height):data = list(pixel[i, j])if color_dist_2(data, color) < color_delta:img.putpixel((i, j), (0, 0, 0, 0))
img.show()

这里面最难的就是定义颜色近似度的范围。需要各位根据实际图片的情况进行设置。不过针对单一颜色，一般在256以内问题都不大。

【图片来自于https://blog.csdn.net/wsp_1138886114/article/details/80660014】

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