Python 如何循环直方图以获得图片的颜色？

关于检测图像的颜色

olooney

说“循环直方图，取像素计数加权的像素颜色平均值”

我这样运行柱状图：

class ImageResize(webapp.RequestHandler):
    def get(self):
        q = HomePage.all()
        q.filter("firm_name", "noise")
        qTable = q.get()
        id = qTable.key().id()
        if id:
            homepage = HomePage.get_by_id(id)
            if homepage:
                img = images.Image(homepage.thumbnail)
                hist = img.histogram()

red_hist = hist2[0]
weighted_sum = sum(i * red_hist[i] for i in range(len(red_hist)))
num_pixels = sum(red_hist)
weighted_average = weighted_sum / num_pixels

然后在空闲状态下，对于直方图的每种颜色，我试图得到平均值并除以像素计数，但得到的数字相同。我做错了什么

>>> average_red = float(sum(hist2[0]))/len(hist2[0])
>>> average_red
789.2578125
>>> average_green = float(sum(hist2[1]))/len(hist2[1])
>>> average_green
789.2578125
>>> average_blue = float(sum(hist2[2]))/len(hist2[2])
>>> average_blue
789.2578125
>>>

更新

感谢撒克逊德鲁塞的帮助。以下是我使用的代码：

>>> def hist_weighed_average(hist):
    red_hist = hist[0]
    green_hist = hist[1]
    blue_hist = hist[2]

    red_weighed_sum = float(sum(i * red_hist[i] for i in range(len(red_hist))))
    green_weighed_sum = float(sum(i * green_hist[i] for i in range(len(green_hist))))
    blue_weighed_sum = float(sum(i * blue_hist[i] for i in range(len(blue_hist))))

    red_num_pixels = float(sum(red_hist))
    green_num_pixels = float(sum(green_hist))
    blue_num_pixels = float(sum(blue_hist))

    red_weighed_average = red_weighed_sum / num_pixels
    green_weighed_average = green_weighed_sum / num_pixels
    blue_weighed_average = blue_weighed_sum / num_pixels
    return red_weighed_average, green_weighed_average, blue_weighed_average
>>> hist = hist3
>>> hist_weighed_average(hist)
(4.4292897797574859, 4.8236723583271468, 5.2772779015095272)
>>> hist = hist2
>>> hist_weighed_average(hist)
(213.11471417965851, 220.01047265528334, 214.12880475129919)
>>> 

---

假设

hist2[0]

是红色像素的直方图，则它是由红色分量索引的像素计数的直方图。这意味着

sum（hist2[0]）

始终是图像中的像素数，

len（hist2[0]）

始终是256。对于红色、绿色和蓝色三种颜色，这将始终为您提供相同的答案

您需要将像素计数（直方图中的值）乘以像素值（列表中的索引），然后将它们相加，得到加权和。然后除以像素数得到加权平均值。也许是这样的：

class ImageResize(webapp.RequestHandler):
    def get(self):
        q = HomePage.all()
        q.filter("firm_name", "noise")
        qTable = q.get()
        id = qTable.key().id()
        if id:
            homepage = HomePage.get_by_id(id)
            if homepage:
                img = images.Image(homepage.thumbnail)
                hist = img.histogram()

red_hist = hist2[0]
weighted_sum = sum(i * red_hist[i] for i in range(len(red_hist)))
num_pixels = sum(red_hist)
weighted_average = weighted_sum / num_pixels

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它是灰度图像吗？@Zeynel:注意，红色、绿色和蓝色像素都是一样的，所以你不需要计算三次。更快的方法是只使用图像的

宽度*高度；我在问题中添加了代码。我如何根据颜色订购图片，有什么建议吗？再次感谢。@Zeynel:这将取决于你的图像是什么样的。您可以尝试将RGB值转换为HSV，然后按H排序。但是，只有当S和V值大致相似时，这才显得合理。例如，示例代码中的这两种颜色是略带蓝色和略带绿色的，因此将分别与其他蓝色和绿色进行排序，但实际上它们看起来像黑色和浅灰色，因此看起来不合适。你也可以尝试从RGB转换为YUV或YCbCr，然后使用Y（类似灰度），如果你的图像是灰色的，这可能会起作用。SaxonDruce：我尝试了其他几种方法，包括将图像减少到1像素和按色调排序，但没有一种真正起作用。最好的方法似乎是先按红色，然后按绿色，再按蓝色对我的查询排序：。虽然这可能是巧合。我想达到这个效果：但在这个编程级别上似乎不可能。再次感谢。