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使用Python的PIL模塊來(lái)進(jìn)行圖片對(duì)比

更新時(shí)間：2016年02月18日 14:50:47 投稿：goldensun

這篇文章主要介紹了使用Python的PIL模塊來(lái)進(jìn)行圖片對(duì)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(duì)比來(lái)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(huì)發(fā)現(xiàn)有一個(gè)圖片顏色選項(xiàng)，感覺(jué)非常有意思，有人可能會(huì)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(huì)累死，開(kāi)個(gè)玩笑，當(dāng)然是通過(guò)機(jī)器識(shí)別的，海量的圖片只有機(jī)器識(shí)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 colorsys

def 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(guò)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 Image

print get_dominant_color(Image.open('logo.jpg'))

這樣就會(huì)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(jiǎn)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(huì)更準(zhǔn)確~~大家趕快試試吧

PS：通過(guò)pil生成縮略圖的簡(jiǎn)單代碼

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

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

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