Python 对大小相同的图像进行像素级比较，找出每个像素最常见的颜色

假设我把一张图片转换成一个数组

data1= numpy.asarray(source1.png) 
data2= numpy.asarray(source2.png)
data3= numpy.asarray(source3.png)
data4= numpy.asarray(source4.png)
data5= numpy.asarray(source5.png)

据我所知，如果我要打印（数据1），我会得到一个数组，显示每个给定位置每个像素的RGB值

现在，我想比较所有数组

data1、data2、data3、data4、data5

，找出最常出现的每个像素的RGB值，并将其作为新数组/图片输出

例如： 对于位置X1Y1和X2Y1，阵列将如下所示

data1= [[0 0 255], [0 1 0]]
data2= [[0 0 255], [0 1 0]]
data3= [[0 0 255], [0 1 0]]
data4= [[0 0 254], [0 1 0]]
data5= [[0 0 254], [0 1 0]]

由于位置X1Y1和X2Y1的最常见值为

[（0,0255）]

，因此新数组将保存为

avg=[（0,0,255），（0,1,0）]

---

有没有一个功能可以做到这一点？我是否正确理解数组？

您可以将rgb值转换为一个以16为基数的整数，并使用

np.unique

查找重复项，如下所示：

def rgb_to_base16(rgb):
    return int('0x{0:02X}{1:02X}{2:02X}'.format(*rgb), 16)

def base16_to_rgb(base16):
    return np.array([base16 >> 16, base16 >> 8 & 0xFF, base16 & 0xFF])

def find_most_common(values):
    unique_values, counts = np.unique(values, return_counts=True)
    if len(unique_values) == len(values):
        return [255, 255, 255]
    else:
        return base16_to_rgb(unique_values[np.argmax(counts)])

stacked = np.stack((img_1, img_2, img_3, img_4), axis=2)

hexified = np.apply_along_axis(rgb_to_base16, 
                               axis=-1, 
                               arr=stacked).astype(np.int)

most_common = np.apply_along_axis(lambda values: find_most_common(values), 
                                  axis=-1, 
                                  arr=hexified).astype(np.uint8)

假设您想单独比较r、g和b值，原始答案：

您可以使用

np.bincount

和

np.argmax

获取最常出现的值，您可以使用

np将其应用于堆叠图像阵列的最后一个轴。沿轴应用\u

：

stacked = np.stack((img_1, img_2, img_3), axis=3)
most_common = np.apply_along_axis(lambda x: np.argmax(np.bincount(x)), axis=-1, arr=stacked).astype(np.uint8)

请注意，如果r、g和b中的任何一个都不出现一次以上，并且

np.bincount

仅适用于非负整数，则此方法将返回每个r、g和b的最低值

如果要为r、g和b中的每一个返回自定义值，如果它们都不重复，则可以将此行为定义为函数而不是lambda表达式：

def find_most_common(values):
    most_common = np.argmax(np.insert(np.bincount(values), 0, 1))
    if most_common == 0:
        return 125
    else:
        return most_common - 1

most_common = np.apply_along_axis(lambda values: find_most_common(values), axis=-1, arr=stacked).astype(np.uint8)

---

在这里，我们在bin计数前加上一个值，这样如果其他值都不出现一次，则

argmax

将返回0。

什么是（0,1,0）？另一个颜色值，在我写X1Y1时忘记了。编辑我的问题是否有任何代码可以让它输出我自己定义的某种颜色？哦，对不起，我实际上误读了值而不是颜色。你想比较单个的r、g和b值还是整个颜色作为rgb三元组？我想比较整个颜色-所以rgb三元组我用一个解决方案再次更新了我的答案。我留下了原始答案，以防有人发现它有用。很抱歉再次打扰你。你的代码很棒。我只是想知道，如果除了RGB还有其他值，比如CMYK值，你会怎么做？我明白了，你可以把这些值转换成RGB，但是你也可以用CMYK值来做hexificaton吗？