如何从图像中提取最常用的颜色？ （ColorThief / PIL返回错误的值）

Question

我有示例图片：https://imgur.com/a/7p3p5

最常用的颜色是：＃f6f6f6 到目前为止（98％）

使用PIL：

from PIL import Image
img = Image.open(000777.sk.jpg)
width, height = img.size
convert_rgb = img.convert('RGB')
colors = img.getcolors(width * height)

这将返回最常用的颜色： （389267，（255,255,255）），（346，（254,255,255）），（281，（252,255,255））... so #ffffff，＃feffff，＃fffffff ...显然错误的答案......

使用ColorThief

from colorthief import ColorThief
color_thief = ColorThief('000777.sk.jpg')
palette = color_thief.get_palette(color_count=10)

这将返回（243,243,243），（52,50,50），（239,131,52），（148,148,148），（241,114,24），（210,163） ，133）] ...这是＃f3f3f3，＃343232，＃ef8334

再次回答不正确......

发生了什么事？在线颜色标识符可以得到正确答案（如https://labs.tineye.com/color/将获得完美答案...）

有什么想法吗？

Answer 1

您可以遍历每个像素，将像素颜色添加到散列图（字典）中（如果尚未包含），或者如果包含它，则增加计数器。

color = some_color;
if color in my_map
    my_map["color"] = my_map["color"]+1
else
    my_map["color"] = 1

之后，您可以根据地图值进行排序，或循环以获取最大值。

Answer 2

终于想通了......这对我有用：

def get_colors(pic):
    color_str = []
    img = Image.open(pic)
    width, height = img.size
    quantized = img.quantize(colors=10, kmeans=3)
    convert_rgb = quantized.convert('RGB')
    colors = convert_rgb.getcolors()  
    color_str = sorted(colors, reverse=True)
    final_list = []
    for i in color_str:
        final_list.append(i[1])
    return final

这将返回RGB中的正确颜色，按最常用的

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