Question

使用Python Imaging Library PIL如何检测图像的所有像素是黑色还是白色？

〜更新〜

条件：不遍历每个像素！

Answer 1

if not img.getbbox():

...将测试图像是否完全是黑色。（Image.getbbox()如果图像中没有非黑色像素，则返回虚假None，否则返回一个点的元组，这是真实的。）要测试图像是否完全是白色，请将其反转第一：

if not ImageChops.invert(img).getbbox():

您也可以使用img.getextrema()。这将告诉您图像中的最高和最低值。为了最容易地解决这个问题，您应该首先将图像转换为灰度模式（否则极值可能是RGB或RGBA元组，或单个灰度值，或索引，你必须处理所有这些）。

extrema = img.convert("L").getextrema()
if extrema == (0, 0):
    # all black
elif extrema == (1, 1):
    # all white

后一种方法可能会更快，但在大多数应用程序中都不会这么快（两者都会非常快）。

上述技术的单行版本，可测试黑色或白色：

if sum(img.convert("L").getextrema()) in (0, 2):
    # either all black or all white

Answer 2

扩展到Kindall：如果你看一个名为img的图像：

extrema = img.convert("L").getextrema()

它为您提供了图像中的一系列值。因此全黑图像将是（0,0）并且全白图像是（255,255）。所以你可以看看：

if extrema[0] == extrema[1]:
    return("This image is one solid color, so I won't use it")
else:
    # do something with the image img
    pass

当我从某些数据创建缩略图并希望确保它正确读取时，对我很有用。

Answer 3

from PIL import Image
img = Image.open("test.png")
clrs = img.getcolors()

clrs包含[("num of occurences","color"),...]

通过检查len(clrs) == 1，您可以验证图片是否只包含一种颜色，并通过查看clrs中第一个元组的第二个元素，您可以推断出颜色。

如果图像包含多种颜色，那么通过考虑出现的次数，如果99％的像素共享相同的颜色，您还可以处理几乎完全单色的图像。

Answer 4

我尝试了Kindall解决方案ImageChops.invert(img).getbbox()，但没有成功，我的测试图像失败了。

我注意到一个问题，白色应该为255 但是。我发现数字极值为（0,0）的白色图像。为什么？请参阅下面的更新。

我已经更改了Kindall第二种解决方案（getextrema），该解决方案可以正常工作，并且不需要图像转换，我编写了一个函数并验证了它可以同时用于灰度和RGB图像：

def is_monochromatic_image(img):
    extr = img.getextrema()
    a = 0
    for i in extr:
        if isinstance(i, tuple):
            a += abs(i[0] - i[1])
        else:
            a = abs(extr[0] - extr[1])
            break
    return a == 0

img参数是一个PIL图像对象。您还可以进行少量修改来检查图像是黑色还是白色。但是您必须确定“白色”是0还是255，也许您有明确的答案，但我没有。 :-) 希望有用

更新：我认为内部带有零的白色图像可能是PNG或其他具有透明度的图像格式。

Python PIL检测图像是完全黑色还是白色

4 个答案: