Question

简而言之，我想找出一个主色的像素的坐标。

具体来说，我希望实现以下目标：

找到主要颜色。占主导地位的是指图像中大部分像素的颜色（我使用直方图实现了它）
获得这种颜色（在我的情况下是黑色）后，我想找到一个黑色的像素，它只被黑色像素包围。基本上是黑色最集中区域的中心。

直到现在，我才能获得主要颜色。

convert src.png -format %c histogram:info: > x.txt
cat x.txt | awk '{print $1}' | sed 's/://g' > x1.txt
h=$(sort -n x1.txt | tail -1)
cat x.txt | grep "$h"
rm -rf x.txt

结果：

    169211: (  0,  0,  0,255) #000000 black

现在，我也可以获得黑色的所有坐标

convert src.png txt: | grep black
469,799: (  0,  0,  0,255)  #000000  black
470,799: (  0,  0,  0,255)  #000000  black
471,799: (  0,  0,  0,255)  #000000  black
472,799: (  0,  0,  0,255)  #000000  black
473,799: (  0,  0,  0,255)  #000000  black
474,799: (  0,  0,  0,255)  #000000  black
475,799: (  0,  0,  0,255)  #000000  black
476,799: (  0,  0,  0,255)  #000000  black
477,799: (  0,  0,  0,255)  #000000  black
478,799: (  0,  0,  0,255)  #000000  black
...

但是我需要一个黑色像素的随机坐标，它位于一个只有黑色像素的地方......

我正在使用Linux和Imagemagick版本6.6.5

Answer 1

（更新以消除一些弱点）

首先，找到你的主要颜色。您似乎已经知道如何执行此操作，因此我跳过此步骤。 ~~（我也没有检查或验证你的代码......）~~

您的代码存在一些缺点：

您只清理x.txt，而不是x1.txt。
您应该从第二个命令中删除| sed 's/://g'部分。它会从您的变量中删除:冒号，但这会导致h=21（而不是h=21:）导致您grep "$h"找到所有这些行：
```
 1: (221, 86, 77) #DD564D srgb(221,86,77)
 1: (221,196,192) #DDC4C0 srgb(221,196,192)
 1: (221,203,197) #DDCBC5 srgb(221,203,197)
[...] 
21: (255,255,255) #FFFFFF white
```
如果你保持h=21:，你会找到你要找的那一行！（验证示例：使用内置的rose:图片代替src.png来查看我的意思。）

第二，在图片上应用极少量的模糊，方法是将每个像素及其每个位置的8个周围像素取平均值：-blur 1x65535（此操作使用3x3平方内核）。在该步骤之后，在得到的图像中，仅那些像素将保持纯黑色，其仅被原始图像中的黑色像素包围。

第三次，将所有非黑色像素设为白色：对图像应用 ~~-fill white +opaque black~~ -fill white -opaque black - 操作。（另请参阅"Morphology"，特别是"Erosion"。）通过将所有非黑色颜色设置为白色，简化了对纯黑色像素的搜索，从图像中删除了所有其他颜色。（注意：这对于这样的src.png文件不起作用，这些文件不包含至少一个带有纯黑色像素的3x3像素区域...... ）

第四：我们必须考虑图像边框上的像素（这些像素没有8个邻居！），因此我们使用{为它们指定颜色'none' {1}}。

我将使用名为“logo：”的ImageMagick内置特殊图片来演示我的方法：

-virtual-pixel none

正如您可以很容易看到的，此图像以白色为主导颜色。（所以我切换这个例子的代码，使所有白色像素变黑......）

命令行：

convert logo: logo.png

以下是两张并排的图片：

logo.png左侧
2_blur-log-virtpixnone.png

第五： 皮革，冲洗，重复。

现在让我们再应用这个算法的几次迭代，比如100,500,1000和1300，并且还允许对结果应用注释，这样我们就知道哪个图像是哪个：

convert                                                \
   logo:                                               \
  -virtual-pixel none                                  \
   $(for i in {1..2}; do echo " -blur 1x65535 "; done) \
  -fill black                                          \
  -opaque white                                        \
   2_blur-logo-virtpixnone.png

正如你可以清楚地看到的那样，我的算法使得黑色区域朝向那个位置收敛，当你查看原始for j in 100 500 1000 1300; do convert \ logo: \ -virtual-pixel none \ $(for i in $(seq 1 ${j}); do echo " -blur 1x65535 "; done) \ -fill black \ -opaque white \ -gravity NorthEast -annotate +10+10 "$j iterations" \ ${j}_blur-logo-virtpixnone.png done时，你已经直观地猜测它是白色区域的“中心”：

一旦你到达没有留下黑点的输出图像，你就经常迭代一次。返回一次迭代。 :-)

现在应该只有非常有限数量的候选像素符合您的标准。

Answer 2

我喜欢这种使用欧几里德距离形态学的方法 - 它让向导看起来很恶魔（！）并在一秒钟内运行！

convert logo: -virtual-pixel none             \
              -morphology Distance Euclidean  \
              -auto-level -channel GB         \
              -threshold 85% 85.png

enter image description here

并且95％和99％的阈值可以获得这些：

enter image description here

而且，如果你想要文本坐标：

convert logo: -virtual-pixel none -morphology Distance Euclidean -auto-level -threshold 99% txt:- | grep white
151,328: (255,255,255,1)  #FFFFFF  white
152,328: (255,255,255,1)  #FFFFFF  white

Answer 3

这只是一种预感，而不是一个完整的答案，但您可以先使用模糊滤镜预处理图像。然后，模糊图像中黑色的像素必须在原始图像中具有黑色邻域。

但这对任意颜色都不起作用。

Answer 4

这是一个不同的想法，只需几分之一秒......

如果您正在寻找大的黑色区域，请反复将图像平铺为越来越小的图块，直到您获得完全黑色的图块，然后选择该图块的中心。这是一个显示收敛的小视频。该过程正在查看半透明的红色区域，直到发现只包含黑色的区域。

enter image description here

以下是代码：

#!/bin/bash
# Set interesting pixels to black, others to white
convert logo: -fill black +opaque white -negate start.png

# Now tile, into 4,9,16,25 till we get a tile that is fully black
for i in $(seq 2 8); do
   rm tmp*.png 2> /dev/null
   convert -crop ${i}x${i}@ start.png tmp%d.png
   for f in tmp*png; do
     mean=$(identify -format "%[mean]" "$f")
     if [ "$mean" = "0" ]; then
        j=$((i*i))
        echo "$f" of $j tiles
        exit
     fi
   done
done

输出是这样的：

tmp6.png of 9 tiles

imagemagick获得具有最常见颜色的像素的坐标

4 个答案:

（更新以消除一些弱点）