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。
- 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:
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:
### 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。
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)
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:
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。