是否可以检测文本颜色&；python中opencv直方图的位置？

我需要在opencv中检测图像上文本的颜色，并使用直方图获得平均颜色

有可能这样做吗

我现在有这个代码：

color = ('b','g','r')
for i,col in enumerate(color):
    histr = cv2.calcHist([img],[i],None,[256],[0,256])
    plt.plot(histr,color = col)
    plt.xlim([0,256])
plt.show()

图像背景是透明的

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在您发布的示例图像中，可以通过给定的直方图近似文本的平均颜色

在一般情况下，您需要将文本与背景分离，并仅收集文本像素的直方图

在您发布的图像中，我们可以假设背景为白色（RGB颜色约为[255，255，255]），而文本为黑色（文本的所有RGB颜色分量值均较低）

您可以使用以下阶段：

• 收集红色、绿色和蓝色通道的直方图
• 从直方图中删除所有高值（将直方图值设置为零）。
  假设高值来自背景像素
• 计算直方图的总和。
  总和表示原始图像中的像素计数
• 根据直方图计算原始图像中的像素总和。
  例子： 如果

  h[100]=10

  
  然后图像中有10个值为100的像素。
  10个像素的总和为100*10。
  原始图像中的像素总和为：

  h[0]*0+h[1]*1+h[2]*2…

• 计算平均值-除以总数

代码如下：

import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt

img = cv2.imread('img.png')  # Read input image

h_red = cv2.calcHist([img], [2], None, [256], [0,256])
h_green = cv2.calcHist([img], [1], None, [256], [0,256])
h_blue = cv2.calcHist([img], [0], None, [256], [0,256])

#h_red.sum() must be img.shape[0]*img.shape[1]

# Remove background pixels from the histograms.
# Set histogram bins above 230 with zero 
# assume all text has lower values of red, green and blue.
h_red[230:] = 0
h_green[230:] = 0
h_blue[230:] = 0

# Compute number of elements in histogram, after removing background
count_red = h_red.sum()
count_green = h_green.sum()
count_blue = h_blue.sum()

# Compute the sum of pixels in the original image according to histogram.
# Example:
# If h[100] = 10
# Then there are 10 pixels with value 100 in the image.
# The sum of the 10 pixels is 100*10.
# The sum of an pixels in the original image is: h[0]*0 + h[1]*1 + h[2]*2...
sum_red = np.sum(h_red * np.c_[0:256])
sum_green = np.sum(h_green * np.c_[0:256])
sum_blue = np.sum(h_blue * np.c_[0:256])

# Compute the average - divide sum by count.
avg_red = sum_red / count_red
avg_green = sum_green / count_green
avg_blue = sum_blue / count_blue

print('Text RGB average is about: {}, {}, {}'.format(avg_red, avg_green, avg_blue))

注：
我故意使代码简单，没有for循环。

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我认为您最好修改代码，并使用for循环

在一般情况下，这是不可能的。在可能的情况下，有一些具体的情况。你能把图片贴出来吗？试着发布一个可执行代码示例。您的问题没有很好地定义。请澄清我们是否假设背景始终为白色。如果我们假设图像中除了文本之外没有其他对象/形状/图形，请澄清。