浅谈Python3识别判断图片主要颜色并和颜色库进行对比的方法

【更新】主要提供两种方案：方案一：（参考网上代码，感觉实用性不是很强）使用PIL截取

【更新】主要提供两种方案：

方案一：（参考网上代码，感觉实用性不是很强）使用PIL截取图像，然后将RGB转为HSV进行判断，统计判断颜色，最后输出RGB值

方案二：使用opencv库函数进行处理。（效果不错）

1、将图片颜色转为hsv， 2、使用cv2.inRange()函数进行背景颜色过滤 3、将过滤后的颜色进行二值化处理 4、进行形态学腐蚀膨胀，cv2.dilate() 5、统计白色区域面积

详解：方案一：

转载出处：www.jb51.net/article/62526.htm

项目实际需要，对识别出来的车车需要标记颜色，因此采用方案如下：

1、通过import PIL.ImageGrab as ImageGrab 将识别出来的汽车矩形框裁剪出来

img_color=image.crop((left,right,top,bottom))

2、将裁剪出来的image进行颜色图像识别

RGB和hsv中间的转换关系，网上很多，我也没有具体去研究如何转换的，能用就行

附上测试，封装成函数方法：

import colorsys
import PIL.Image as Image
 
def get_dominant_color(image):
 max_score = 0.0001
 dominant_color = None
 for count,(r,g,b) in image.getcolors(image.size[0]*image.size[1]):
 # 转为HSV标准
 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
 score = (saturation+0.1)*count
 if score > max_score:
 max_score = score
 dominant_color = (r,g,b)
 return dominant_color
 
 
if __name__ == '__main__':
 image = Image.open('test.jpg')
 image = image.convert('RGB')
 print(get_dominant_color(image))

测试图

结果

在这个网上查询RGB数值对应的颜色

http://tools.jb51.net/static/colorpicker/index.html

方案二：opencv计算机视觉库函数处理

1、定义HSV颜色字典，参考网上HSV颜色分类

代码如下：

import numpy as np
import collections
 
#定义字典存放颜色分量上下限
#例如：{颜色: [min分量, max分量]}
#{'red': [array([160, 43, 46]), array([179, 255, 255])]}
 
def getColorList():
 dict = collections.defaultdict(list)
 
 # 黑色
 lower_black = np.array([0, 0, 0])
 upper_black = np.array([180, 255, 46])
 color_list = []
 color_list.append(lower_black)
 color_list.append(upper_black)
 dict['black'] = color_list
 
 # #灰色
 # lower_gray = np.array([0, 0, 46])
 # upper_gray = np.array([180, 43, 220])
 # color_list = []
 # color_list.append(lower_gray)
 # color_list.append(upper_gray)
 # dict['gray']=color_list
 
 # 白色
 lower_white = np.array([0, 0, 221])
 upper_white = np.array([180, 30, 255])
 color_list = []
 color_list.append(lower_white)
 color_list.append(upper_white)
 dict['white'] = color_list
 
 #红色
 lower_red = np.array([156, 43, 46])
 upper_red = np.array([180, 255, 255])
 color_list = []
 color_list.append(lower_red)
 color_list.append(upper_red)
 dict['red']=color_list
 
 # 红色2
 lower_red = np.array([0, 43, 46])
 upper_red = np.array([10, 255, 255])
 color_list = []
 color_list.append(lower_red)
 color_list.append(upper_red)
 dict['red2'] = color_list
 
 #橙色
 lower_orange = np.array([11, 43, 46])
 upper_orange = np.array([25, 255, 255])
 color_list = []
 color_list.append(lower_orange)
 color_list.append(upper_orange)
 dict['orange'] = color_list
 
 #黄色
 lower_yellow = np.array([26, 43, 46])
 upper_yellow = np.array([34, 255, 255])
 color_list = []
 color_list.append(lower_yellow)
 color_list.append(upper_yellow)
 dict['yellow'] = color_list
 
 #绿色
 lower_green = np.array([35, 43, 46])
 upper_green = np.array([77, 255, 255])
 color_list = []
 color_list.append(lower_green)
 color_list.append(upper_green)
 dict['green'] = color_list
 
 #青色
 lower_cyan = np.array([78, 43, 46])
 upper_cyan = np.array([99, 255, 255])
 color_list = []
 color_list.append(lower_cyan)
 color_list.append(upper_cyan)
 dict['cyan'] = color_list
 
 #蓝色
 lower_blue = np.array([100, 43, 46])
 upper_blue = np.array([124, 255, 255])
 color_list = []
 color_list.append(lower_blue)
 color_list.append(upper_blue)
 dict['blue'] = color_list
 
 # 紫色
 lower_purple = np.array([125, 43, 46])
 upper_purple = np.array([155, 255, 255])
 color_list = []
 color_list.append(lower_purple)
 color_list.append(upper_purple)
 dict['purple'] = color_list
 
 return dict
 
 
if __name__ == '__main__':
 color_dict = getColorList()
 print(color_dict)
 
 num = len(color_dict)
 print('num=',num)
 
 for d in color_dict:
 print('key=',d)
 print('value=',color_dict[d][1])

2、颜色识别

import cv2
import numpy as np
import colorList
 
filename='car04.jpg'
 
#处理图片
def get_color(frame):
 print('go in get_color')
 hsv = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2HSV)
 maxsum = -100
 color = None
 color_dict = colorList.getColorList()
 for d in color_dict:
 mask = cv2.inRange(hsv,color_dict[d][0],color_dict[d][1])
 cv2.imwrite(d+'.jpg',mask)
 binary = cv2.threshold(mask, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]
 binary = cv2.dilate(binary,None,iterations=2)
 img, cnts, hiera = cv2.findContours(binary.copy(),cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
 sum = 0
 for c in cnts:
 sum+=cv2.contourArea(c)
 if sum > maxsum :
 maxsum = sum
 color = d
 
 return color
 
 
if __name__ == '__main__':
 frame = cv2.imread(filename)
 print(get_color(frame))

3、结果

原始图像（网上找的测试图）：

1）、使用cv2.inRange()函数过滤背景后图片如下：

2）、可见使用白色分量过滤背景后，出现车辆的轮廓，因此，能够计算白色区域的面积，最大的则为该物体颜色

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持脚本之家。

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