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用python K值聚类识别图片主要颜色的程序，算法python代码已经有了
难得被人求助一次, 这个必须回答一下. 不过你的需求确实没有写得太清楚. 根据k值算法出来的是主要颜色有三个, 所以我把三个颜色都打在记事本里了. 如果和你的需求有误, 请自行解决吧.
另外这里需要用到numpy的库, 希望你装了, 如果没装, 这个直接安装也比较麻烦, 可以看一下portablepython的绿色版。
代码如下：
# -*- coding: utf-8 -*-
import Image
import random
import numpy
class Cluster(object):
def __init__(self):
self.pixels = []
self.centroid = None
def addPoint(self, pixel):
self.pixels.append(pixel)
def setNewCentroid(self):
R = [colour[0] for colour in self.pixels]
G = [colour[1] for colour in self.pixels]
B = [colour[2] for colour in self.pixels]
R = sum(R) / len(R)
G = sum(G) / len(G)
B = sum(B) / len(B)
self.centroid = (R, G, B)
self.pixels = []
return self.centroid
class Kmeans(object):
def __init__(self, k=3, max_iterations=5, min_distance=5.0, size=200):
self.k = k
self.max_iterations = max_iterations
self.min_distance = min_distance
self.size = (size, size)
def run(self, image):
self.image = image
self.image.thumbnail(self.size)
self.pixels = numpy.array(image.getdata(), dtype=numpy.uint8)
self.clusters = [None for i in range(self.k)]
self.oldClusters = None
randomPixels = random.sample(self.pixels, self.k)
for idx in range(self.k):
self.clusters[idx] = Cluster()
self.clusters[idx].centroid = randomPixels[idx]
iterations = 0
while self.shouldExit(iterations) is False:
self.oldClusters = [cluster.centroid for cluster in self.clusters]
print iterations
for pixel in self.pixels:
self.assignClusters(pixel)
for cluster in self.clusters:
cluster.setNewCentroid()
iterations += 1
return [cluster.centroid for cluster in self.clusters]
def assignClusters(self, pixel):
shortest = float('Inf')
for cluster in self.clusters:
distance = self.calcDistance(cluster.centroid, pixel)
if distance shortest:
shortest = distance
nearest = cluster
nearest.addPoint(pixel)
def calcDistance(self, a, b):
result = numpy.sqrt(sum((a - b) ** 2))
return result
def shouldExit(self, iterations):
if self.oldClusters is None:
return False
for idx in range(self.k):
dist = self.calcDistance(
numpy.array(self.clusters[idx].centroid),
numpy.array(self.oldClusters[idx])
)
if dist self.min_distance:
return True
if iterations = self.max_iterations:
return False
return True
# ############################################
# The remaining methods are used for debugging
def showImage(self):
self.image.show()
def showCentroidColours(self):
for cluster in self.clusters:
image = Image.new("RGB", (200, 200), cluster.centroid)
image.show()
def showClustering(self):
localPixels = [None] * len(self.image.getdata())
for idx, pixel in enumerate(self.pixels):
shortest = float('Inf')
for cluster in self.clusters:
distance = self.calcDistance(
cluster.centroid,
pixel
)
if distance shortest:
shortest = distance
nearest = cluster
localPixels[idx] = nearest.centroid
w, h = self.image.size
localPixels = numpy.asarray(localPixels)\
.astype('uint8')\
.reshape((h, w, 3))
colourMap = Image.fromarray(localPixels)
colourMap.show()
if __name__=="__main__":
from PIL import Image
import os
k_image=Kmeans()
path = r'.\\pics\\'
fp = open('file_color.txt','w')
for filename in os.listdir(path):
print path+filename
try:
color = k_image.run(Image.open(path+filename))
fp.write('The color of '+filename+' is '+str(color)+'\n')
except:
print "This file format is not support"
fp.close()
相关问答
Q1: python海龟画图怎么把背景变成黑色
您好，您想要知道如何使用Python海龟画图来将背景变成黑色吗？
首先，您需要了解Python海龟画图的基本概念。Python海龟画图是一种使用Python编程语言绘制图形的方法。它可以帮助您编写简单的程序来绘制图形，而无需使用任何复杂的绘图软件。
要将背景变成黑色，您需要使用Python海龟画图中的bgcolor()函数。该函数可以接受一个参数，用于指定要将背景设置为哪种颜色。您可以使用“black”作为参数，以将背景变成黑色。
例如，您可以使用以下代码将背景设置为黑色：
turtle.bgcolor("black")
您也可以使用fillcolor()函数来设置画布的填充颜色。例如，您可以使用以下代码将画布的填充颜色设置为黑色：
turtle.fillcolor("black")
此外，您还可以使用pencolor()函数来设置画笔的颜色。例如，您可以使用以下代码将画笔的颜色设置为黑色：
turtle.pencolor("black")
总之，要将背景变成黑色，您需要使用Python海龟画图中的bgcolor()函数，并将“black”作为参数传递给该函数。此外，您还可以使用fillcolor()和pencolor()函数来设置画布和画笔的颜色。
Q2: 怎么用opencv和python，只保留深蓝色部分，其他区域变为黑色
使用 cvInRangeS 函数过滤出深蓝色区域即可。
OpenCVchm文档上对函数的解释：
InRangeS：检查数组元素是否在两个数量之间
void cvInRangeS( const CvArr* src, CvScalar lower, CvScalar upper, CvArr* dst );
src ：第一个原数组
lower：包括进的下边界.
upper ：不包括进的上边界
dst ：输出数组必须是 8u 或 8s 类型.
Q3: 用python写识别图片主要颜色的程序
# -*- coding: utf-8 -*-
import colorsys
def get_dominant_color(image):
#颜色模式转换python黑色识别函数，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
if __name__=="__main__":
from PIL import Image
import os
path = r'.\\pics\\'
fp = open('file_color.txt','w')
for filename in os.listdir(path):
print path+filename
try:
color = get_dominant_color(Image.open(path+filename))
fp.write('The color of '+filename+' is '+str(color)+'\n')
except:
print "This file format is not support"
fp.close()
pics文件夹和python程序在一个目录下，产生python黑色识别函数的文件名file_color.txt也在这个目录下。
看看能否帮到python黑色识别函数你
python黑色识别函数的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于、python黑色识别函数的信息别忘了在本站进行查找喔。
