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使用Python的PIL模塊來進(jìn)行圖片對比

2020-01-04 17:44:59
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供稿:網(wǎng)友
這篇文章主要介紹了使用Python的PIL模塊來進(jìn)行圖片對比的方法,搜索引擎最基本的圖片搜索也是利用圖片顏色值的對比來實(shí)現(xiàn)的,需要的朋友可以參考下
 

在使用google或者baidu搜圖的時(shí)候會發(fā)現(xiàn)有一個(gè)圖片顏色選項(xiàng),感覺非常有意思,有人可能會想這肯定是人為的去劃分的,呵呵,有這種可能,但是估計(jì)人會累死, 開個(gè)玩笑,當(dāng)然是通過機(jī)器識別的,海量的圖片只有機(jī)器識別才能做到。 
那用python能不能實(shí)現(xiàn)這種功能呢?答案是:能

利用python的PIL模塊的強(qiáng)大的圖像處理功能就可以做到,下面上代碼:

import colorsysdef get_dominant_color(image):#顏色模式轉(zhuǎn)換,以便輸出rgb顏色值  image = image.convert('RGBA')#生成縮略圖,減少計(jì)算量,減小cpu壓力  image.thumbnail((200, 200))  max_score = None  dominant_color = None  for count, (r, g, b, a) in image.getcolors(image.size[0] * image.size[1]):    # 跳過純黑色    if a == 0:      continue    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    # Calculate the score, preferring highly saturated colors.    # Add 0.1 to the saturation so we don't completely ignore grayscale    # colors by multiplying the count by zero, but still give them a low    # weight.    score = (saturation + 0.1) * count    if score > max_score:      max_score = score      dominant_color = (r, g, b)  return dominant_color


如何使用:

from PIL import Imageprint get_dominant_color(Image.open('logo.jpg'))

這樣就會返回一個(gè)rgb顏色,但是這個(gè)值是很精確的范圍,那我們?nèi)绾螌?shí)現(xiàn)百度圖片那樣的色域呢?? 
其實(shí)方法很簡單,r/g/b都是0-255的值,我們只要把這三個(gè)值分別劃分相等的區(qū)間,然后組合,取近似值。例如:劃分為0-127,和128-255,然后自由組 合,可以出現(xiàn)八種組合,然后從中挑出比較有代表性的顏色即可。 
當(dāng)然我只是舉一個(gè)例子,你也可以劃分的更細(xì),那樣顯示的顏色就會更準(zhǔn)確~~大家趕快試試吧

PS:通過pil生成縮略圖的簡單代碼

如果是單純地生成縮略圖,我們可以通過pil很簡單地辦到,這段代碼會強(qiáng)行將圖片大小修改成250x156:

from PIL import Imageimg = Image.open('sharejs.jpg')img = img.resize((250, 156), Image.ANTIALIAS)img.save('sharejs_small.jpg')

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