Python完成提取图片中色调并制作成可视化图表

89542767 发布于2022-12-21 16:35 / 593人阅读

　　接下来小编来给大家分享一种有意思的数据可视化方法，便是如何运用Python语言表达即从照片中提取颜色随后制作成可视化图表，有兴趣的话可以试一试。

　　今天小编来为大家分享一个有趣的可视化技巧，如何从图片中提取颜色然后绘制成可视化图表，如下图所示

　　在示例照片当中有着各种各样的颜色，我们将通过Python中的可视化模块以及opencv模块来识别出图片当中所有的颜色要素，并且将其添加到可视化图表的配色当中

　　导入模块并加载图片

　　那么按照惯例，第一步一般都是导入模块，可视化用到的模块是matplotlib模块，我们将图片中的颜色抽取出来之后会保存在颜色映射表中，所以要使用到colormap模块，同样也需要导入进来

　　import numpy as np
　　import pandas as pd
　　import matplotlib.pyplot as plt
　　import matplotlib.patches as patches
　　import matplotlib.image as mpimg
　　from PIL import Image
　　from matplotlib.offsetbox import OffsetImage,AnnotationBbox
　　import cv2
　　import extcolors
　　from colormap import rgb2hex

　　然后我们先来加载一下图片，代码如下

　　input_name='test_1.png'
　　img=plt.imread(input_name)
　　plt.imshow(img)
　　plt.axis('off')
　　plt.show()

　　output

　　提取颜色并整合成表格

　　我们调用的是extcolors模块来从图片中提取颜色，输出的结果是RGB形式呈现出来的颜色，代码如下

　　colors_x=extcolors.extract_from_path(img_url,tolerance=12,limit=12)
　　colors_x

　　output

　　([((3,107,144),180316),

　　((17,129,140),139930),

　　((89,126,118),134080),

　　((125,148,154),20636),

　　((63,112,126),18728),

　　((207,220,226),11037),

　　((255,255,255),7496),

　　((28,80,117),4972),

　　((166,191,198),4327),

　　((60,150,140),4197),

　　((90,94,59),3313),

　　((56,66,39),1669)],

　　538200)

　　我们将上述的结果整合成一个DataFrame数据集，代码如下

　　def color_to_df(input_color):
　　colors_pre_list=str(input_color).replace('([(','').split(',(')[0:-1]
　　df_rgb=[i.split('),')[0]+')'for i in colors_pre_list]
　　df_percent=[i.split('),')[1].replace(')','')for i in colors_pre_list]
　　#将RGB转换成十六进制的颜色
　　df_color_up=[rgb2hex(int(i.split(",")[0].replace("(","")),
　　int(i.split(",")[1]),
　　int(i.split(",")[2].replace(")","")))for i in df_rgb]
　　df=pd.DataFrame(zip(df_color_up,df_percent),columns=['c_code','occurence'])
　　return df

　　我们尝试调用上面我们自定义的函数，输出的结果至DataFrame数据集当中

　　df_color=color_to_df(colors_x)
　　df_color

　　output

　　绘制图表

　　接下来便是绘制图表的阶段了，用到的是matplotlib模块，代码如下

　　fig,ax=plt.subplots(figsize=(90,90),dpi=10)
　　wedges,text=ax.pie(list_precent,
　　labels=text_c,
　　labeldistance=1.05,
　　colors=list_color,
　　textprops={'fontsize':120,'color':'black'}
　　)
　　plt.setp(wedges,width=0.3)
　　ax.set_aspect("equal")
　　fig.set_facecolor('white')
　　plt.show()

　　output

　　最后制作一张调色盘，将原图中的各种不同颜色都罗列开来，代码如下

　　##调色盘
　　x_posi,y_posi,y_posi2=160,-170,-170
　　for c in list_color:
　　if list_color.index(c)&lt;=5:
　　y_posi+=180
　　rect=patches.Rectangle((x_posi,y_posi),360,160,facecolor=c)
　　ax2.add_patch(rect)
　　ax2.text(x=x_posi+400,y=y_posi+100,s=c,fontdict={'fontsize':190})
　　else:
　　y_posi2+=180
　　rect=patches.Rectangle((x_posi+1000,y_posi2),360,160,facecolor=c)
　　ax2.add_artist(rect)
　　ax2.text(x=x_posi+1400,y=y_posi2+100,s=c,fontdict={'fontsize':190})
　　ax2.axis('off')
　　fig.set_facecolor('white')
　　plt.imshow(bg)
　　plt.tight_layout()

　　output

　　实战环节

　　这一块儿是实战环节，我们将上述所有的代码封装成一个完整的函数

　　def exact_color(input_image,resize,tolerance,zoom):
　　output_width=resize
　　img=Image.open(input_image)
　　if img.size[0]&gt;=resize:
　　wpercent=(output_width/float(img.size[0]))
　　hsize=int((float(img.size[1])*float(wpercent)))
　　img=img.resize((output_width,hsize),Image.ANTIALIAS)
　　resize_name='resize_'+input_image
　　img.save(resize_name)
　　else:
　　resize_name=input_image
　　fig.set_facecolor('white')
　　ax2.axis('off')
　　bg=plt.imread('bg.png')
　　plt.imshow(bg)
　　plt.tight_layout()
　　return plt.show()
　　exact_color('test_2.png',900,12,2.5)

　　output

　　综上所述，这篇文章就给大家介绍到这里了，希望可以给各位读者带来帮助。

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