阿里巴巴-鹿班实验室算法实现系列—

颜色识别部分主要是采用sklearn模块中的kmeans算法实现图像颜色空间的聚类，kmeans算法已有很多博客介绍其算法原理，在此不再详述，kmeans原理可参考此链接

具体代码实现：

from sklearn.cluster import KMeans
import utils
import cv2
import osdef convert_color(value):digit = list(map(str, range(10))) + list("ABCDEF")if isinstance(value, tuple):                       # 颜色转换，(255,255,255)<->#FFFFFstring = '#'for i in value:a1 = i // 16a2 = i % 16string += digit[a1] + digit[a2]return stringelif isinstance(value, str):                      # 颜色转换，#FFFFF<->(255,255,255)a1 = digit.index(value[1]) * 16 + digit.index(value[2])a2 = digit.index(value[3]) * 16 + digit.index(value[4])a3 = digit.index(value[5]) * 16 + digit.index(value[6])return a1, a2, a3file_path = '.\\imgs\\'
file_list = os.listdir(file_path)
for file in file_list:img_name = file_path + fileori_image = cv2.imread(img_name)image = cv2.cvtColor(ori_image, cv2.COLOR_BGR2RGB)image = image.reshape((ori_image.shape[0] * ori_image.shape[1], 3))clt = KMeans(n_clusters=8)clt.fit(image)hist = utils.centroid_histogram(clt)bar = utils.plot_colors(hist, clt.cluster_centers_)for color in clt.cluster_centers_:color = tuple(color.astype('uint8'))str_color = convert_color(color)          # rgb值 -> 16进制颜色值print(str_color)print()bar = cv2.cvtColor(bar, cv2.COLOR_RGB2BGR)cv2.imshow("img", ori_image)cv2.imshow("bar", bar)cv2.waitKey(0)

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