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在线颜色提取(图像颜色特征提取)

在线颜色提取(图像颜色特征提取)distance(colors['red'] colors['green']) # 273.70787347096905 distance(colors['red'] colors['pink']) # 232.76812496559748 print(f"{distance(colors['red'] colors['green']) > distance(colors['red'] colors['pink'])}") ## True(2)比较一下颜色:就是把每个颜色相近的颜色拿出来,大致检查一下即可,方法如下:(1)我们比较一下距离: 红色 vs 绿色 距离 是不是 大于 红色 vs 粉色 ? 结果发现红色和粉色更接近,说明我们

图像的颜色一直是研究和关注的热点,也是特征工程不可或缺的feature,今天就简单介绍一种非常基础的颜色的rgb特征。

  1. 目的:

我们希望图片的rgb特征转化成一个可衡量的指标,例如人的身高、体重 这样的指标173cm 60kg,用于后续工作。那么怎么转化呢?首先我们需要定一个标准,这里是从图片中提取了8种颜色(红、橙、黄....)用来反映图片的RGB指标 就好比表述一个人的健康指标,可能回身高、体重、血常规等等。

2.颜色提取:

首先我们可以在网上找到hex颜色和对应名称的网页,如下:

在线颜色提取(图像颜色特征提取)(1)

通过html解析,我们就可以获得hex颜色和颜色名称的对应关系,然后再通过hex -> rgb转化就可以得到 rgb和颜色名称,如下表:

在线颜色提取(图像颜色特征提取)(2)

### 颜色转化方法 def hex_to_int(s): """ hex to rgb""" s = s.lstrip("#") return int(s[:2] 16) int(s[2:4] 16) int(s[4:6] 16)

有了对应关系后,我们需要抽提出我们关心的颜色,如红色,黄色等,但问题就是红色可能会有很多种,这时就需要我们队将相近颜色进行合并。

def distance(coord1 coord2): """ 相近颜色计算方法 """ return math.sqrt(sum([(i - j)**2 for i j in zip(coord1 coord2)]))

我们先来测试一下相近颜色计算方法:

(1)我们比较一下距离: 红色 vs 绿色 距离 是不是 大于 红色 vs 粉色 ? 结果发现红色和粉色更接近,说明我们可以按照这样的方法进行。

在线颜色提取(图像颜色特征提取)(3)

distance(colors['red'] colors['green']) # 273.70787347096905 distance(colors['red'] colors['pink']) # 232.76812496559748 print(f"{distance(colors['red'] colors['green']) > distance(colors['red'] colors['pink'])}") ## True

(2)比较一下颜色:就是把每个颜色相近的颜色拿出来,大致检查一下即可,方法如下:

#### 通过相似度算法进行相近颜色合并 all_imgs = [] for color_name in ['red' 'orange' 'yellow' 'green' 'blue' 'purple' 'grey' 'pink']: topk = 5 imgs = [] closest_names = closest(colors colors[color_name] topk) closest_colors = list(map(colors.get closest_names)) print(f"{color_name}: {closest_names}") for i (name rgb) in enumerate(zip(closest_names closest_colors)): img = show_color(rgb size=100) imgs.append(pil2cv_img(img)) imgs = np.hstack(imgs) all_imgs.append(imgs) all_imgs = np.vstack(all_imgs) cv2_pilimg(all_imgs)

在线颜色提取(图像颜色特征提取)(4)

这样我们就拿到了指标颜色。有了指标颜色,后面的就简单了。我们先那一张图片测试一下颜色提取效果:

在线颜色提取(图像颜色特征提取)(5)

这样的很简单的就可以拿到rgb特征了。当然,方法有很多种,这只是其中的一种。

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