使用Python的PIL模块来进行图片对比

使用Python的PIL模块来进行图片对比

在使用google或者baidu搜图的时候会发现有一个图片颜色选项，感觉非常有意思，有人可能会想这肯定是人为的去划分的，呵呵，有这种可能，但是估计人会累死，
开个玩笑，当然是通过机器识别的，海量的图片只有机器识别才能做到。

那用python能不能实现这种功能呢？答案是：能

利用python的PIL模块的强大的图像处理功能就可以做到，下面上代码：

import colorsys

 

def get_dominant_color(image):

 

#颜色模式转换，以便输出rgb颜色值

  image = image.convert('RGBA')

 

#生成缩略图，减少计算量，减小cpu压力

  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]):

    #
跳过纯黑色

    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'))

这样就会返回一个rgb颜色，但是这个值是很精确的范围，那我们如何实现百度图片那样的色域呢？？

其实方法很简单，r/g/b都是0-255的值，我们只要把这三个值分别划分相等的区间，然后组合，取近似值。例如：划分为0-127,和128-255，然后*组
合，可以出现八种组合，然后从中挑出比较有代表性的颜色即可。 

当然我只是举一个例子，你也可以划分的更细，那样显示的颜色就会更准确~~大家赶快试试吧

PS：通过pil生成缩略图的简单代码

如果是单纯地生成缩略图，我们可以通过pil很简单地办到,这段代码会强行将图片大小修改成250x156：

from PIL import Image

img = Image.open('sharejs.jpg')

img = img.resize((250, 156), Image.ANTIALIAS)

img.save('sharejs_small.jpg')