这段代码主要用来从图片提取其主要颜色，类似Goolge和Baidu的图片搜索时可以指定按照颜色搜索，所以我们先需要将每张图片的主要颜色提取出来，然后将颜色划分到与其最接近的颜色段上，然后就可以按照颜色搜索了。
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。
代码如下:
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
使用方法：
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，然后自由组合，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
希望本文所述对大家的python程序设计有所帮助。
本文实例讲述了Python通过PIL获取图片主要颜色并和颜色库进行对比的方法。分享给大家供大家参考。具体分析如下：这段代码主要用来从图片提取其主要颜色，类似Goolge和Baidu的图片搜索时可以指定按照颜色搜索，所以我们先需要将每张图片的主要颜色提取出来，然后将颜色划分到与其最接近的颜色段上，然后就可以按照颜色搜索了。在使用google或者baidu搜图的时候会发现有一个图片颜色
一般对
颜色
空间的图像
进行
有效处理都是在HSV空间
进行
的，然后对于基本色中对应的HSV分量需要给定一个严格的范围，下面是通过实验计算的模糊范围（准确的范围在网上都没有给出）。
H: 0 — 180
S: 0 — 255
V: 0 — 255
此处把部分红色归为紫色范围（
颜色
阈值可以尝试调整，调到最佳）：
定义
颜色
阈值代码如下：
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2021/12/28 17:07
# @Author : ZY
# @Site :
# @Fi..
文章目录介绍
PIL
Image生成与读取伪彩色图像效果图
伪彩色（Pseudo-color）图像的每个像素的
颜色
不是由每个基本色分量的数值直接决定，实际上是把像素当成调色板（Palettes）或
颜色
查找表（Color Look-Up Table，CLUT）的表项入口地址，根据该地址可查找出包含实际R、G、B的强度值，如果图像中的
颜色
在调色板或彩色查找表中不存在，则调色板会用一个最为接近的
颜色
来匹配。通过查找出的R、G、B强度值产生的色彩不是图像本身真正的
颜色
，因此称为伪彩色。
伪彩色图像为位深度为8。
颜色
定义
我们最常见到的
颜色
定义是RGB模式。RGB分别代表红色、绿色和蓝色。三种
颜色
混合在一起，就可以表示多种
颜色
。这种
方法
有一个很大的问题，当一个分量发生改变的时候，很可能
颜色
也发生了改变。用RGB来直接判断
颜色
近似程度是非常困难的。如果要实现，估计也是非常复杂的。
除了RGB，还有两种
颜色
表示
方法
：HSV和LAB。
HSV也是三个分类，H表示色调，S表示饱和度，V表示明
该段落介绍什么是图像处理以及图像处理的应用，图像处理流程，在
python
中安装不同的图像处理
库
，使用
python
进行
图像输入/输出和显示，处理不同的文件格式和图像类型并执行基本的图像操作。
至于我为什么学习图像处理
之前看到社区有大佬发布用
python
实现定位
图片
拍摄地的文章，我顿时有了兴趣，慢慢的开始接触图像处理，边学习边更新，有不足的地方还请大神们指出。图像处理是将数学与实践结合的非常好的例子，大学以前的数学我自我感觉除了日常买菜没用到多少，但是图像处理有不少内容与数学相关。大家不要因为不想学数学就
作者：JasonChen
时间：2019.4.27
博主，今天在做图像识别的项目，需要用到
PIL
包读取图像，并将其预测结果添加到图像上，可是显示处理的图像和文字的
颜色
都失真了，如下图所示：
而原图像是这种：
显然，图像
颜色
失真,注："SS"是我加在图层上面的字符
通过参考其他博客的内容：总共得到两种方案:
（1）若图像的像素矩阵是三维的话，则
PIL
默认是RGB格式读取进来，若像素矩阵是...
用代码分析图像可能很困难。你如何使代码“理解”图像的上下文?
通常，使用AI分析图像的第一步 是找到主要
颜色
。在如何使用
python
中matplotlib
库
分析图像
颜色
中，我们将使用matplotlib的 image类在图像中找到主色 。查找主导色也是你可以使用第三方API
进行
的操作，但是我们将构建自己的系统来执行此操作，以便我们可以完全控制该过程。
我们将首先研究将图像转换为矩阵形式的其组成
颜色
，然后对它执行k均值聚类以找到主要
颜色
。
如何使用
python
中matpl
可以通过
PIL
中的Image模块打开gif
图片
，然后使用
PIL
中的ImageSequence模块
获取
每一帧的信息，包括大小和字节数。以下是示例代码：
```
python
from
PIL
import Image, ImageSequence
im = Image.open("animate.gif")
frames = []
for frame in ImageSequence.Iterator(im):
size = frame.size
bytes = frame.fp.tell()
frames.append((size, bytes))
其中，frames是一个列表，每个元素为一个包含帧大小和字节数的元组。
