一定要用Photoshop？no！动手用Python做一个颜色提取器！ ⛵

作者：韩信子@ShowMeAI

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引言

我们本次用到的数据集是 Kaggle 100 种鸟数据集，大家可以通过 ShowMeAI 的百度网盘地址下载。

实战数据集下载（百度网盘）：公众号『ShowMeAI研究中心』回复『实战』，或者点击 这里 获取本文 [39]使用Python构建图片颜色提取器 『Bird 450 Species数据集』

ShowMeAI官方GitHub：https://github.com/ShowMeAI-Hub

大家在做图像处理或者制作PPT时，一个非常常用的功能是颜色提取，我们可以通过提取器从已有图像的某个位置提取颜色，而不用自己肉眼比对和选择。今天ShowMeAI就带大家用python来实现这个功能。

我们会构建如下2个颜色提取器：

• 简单提取器——从单个图像中选择颜色
• 复杂提取器——从多个图像中选择颜色列表并显示颜色

本文的实现涉及python编程知识与部分数据可视化知识，大家可以通过ShowMeAI的以下教程和文章进行系统学习：

图解Python编程：从入门到精通系列教程

数据科学工具库速查表 | Matplotlib 速查表

颜色提取器实现

导入工具库

首先我们需要导入本次所需的工具库，matplotlib.image用于显示图像，pyperclip用于将字符串保存到剪贴板，glob用于处理文件路径。

#Imports
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg

import pyperclip

import random
import glob

我们将从不同的鸟类图像中提取颜色（即大家在第1节看到的图像）。我们读取路径下所有的jpg格式图像，代码如下：

#Dataset
read_path = "../../data/birds/"
img_path = glob.glob(read_path + "*.jpg")

简单颜色提取器实现

我们先实现一个简单颜色提取器。它的功能是，每次我们单击图像中的某个位置，该像素的 RGB 通道会保存到我们的剪贴板中，然后我们可以将该值粘贴到笔记本中。

我们先构建一个onclick函数，每次单击图像时都会运行此程序。我们获取点击的 x 和 y 坐标，然后得到该坐标处像素的 RGB 通道值，并将其作为字符串保存到剪贴板。完整的代码如下：

def onclick(event):
    global img

    # get x,y of click
    x = round(event.xdata)
    y = round(event.ydata)

    # get RGB values
    rgb = img[y][x]

    # save to clip board
    pyperclip.copy(str(rgb))

我们要使用上面这个函数，我们首先使用 matplotlib 创建一个图形，然后设置该图的交互功能，将onclick函数作为参数传入，这样我们每次点击就会调用上述函数进行颜色提取。

%matplotlib notebook
global img

fig = plt.figure(figsize=(5,5))

#Add an interactive widget to figure
cid = fig.canvas.mpl_connect('button_press_event', onclick)

#Load image and add count
path = img_path[0]
img = mpimg.imread(path)

plt.imshow(img)
plt.show()

注意：上述代码的第2行使用了全局变量，这样就可以在onclick函数中更新这些变量。

复杂颜色提取器实现

下面我们来构建一个复杂颜色提取器，它实现的功能如下图所示：我们多次点击不同图像的多个位置，我们会按照顺序编号和记录颜色（注意颜色框左上角的红色数字），并把颜色保存到列表中。

我们还是需要构建onclick函数，和之前的简单颜色提取器有点类似，这里的主要区别在于我们不直接保存 RGB 通道值，而是调用change_choice来调整右侧显示的提取颜色。

def onclick(event):
    global img
    global rgb

    # get x,y of click
    x = round(event.xdata)
    y = round(event.ydata)

    # get RGB values
    rgb = img[y][x]

    #Update second plot with colour
    change_choice()

我们再定义一个函数onpress，它会在按下键盘时运行。这个函数在按下了不同键的情况下做不同的处理：（change_image和change_choice会分别用于更新图片和更新显示颜色框，在后续会定义）

• n：运行change_image函数。
• c：我们将 RGB 通道值保存到剪贴板和颜色列表中，接着运行change_choice函数。

具体代码实现如下：

def onpress(event):
    global rgb
    global colours

    #Get key
    key = event.key

    if key == 'n':
        change_image()

    elif key == 'c':
         # save to clip board
        pyperclip.copy(str(rgb))

        # add to list of colours
        colours.append(rgb)

        change_choice()

change_choice函数用于更新右侧颜色框。右侧的颜色框有与图像框相同的尺寸，并且根据当前全局 rgb 值进行颜色显示。

def change_choice():
    global img
    global ax
    global colours
    global rgb

    # remove previous count
    for txt in ax[1].texts:
        txt.set_visible(False)

    # create array of colour choice
    dims = np.shape(img)
    col = np.array([[rgb]*dims[0]]*dims[1])
    ax[1].imshow(col)

    # update colour count
    ax[1].text(0, 15, len(colours),color='r',size=20)

    plt.show()

change_choice函数在2处调用和执行：

• 点击图片时调用的onclick函数中，它完成 全局 rgb 更新并调整框中的颜色。
• 调用onpress函数并按下“c”时，这里颜色列表的长度+1，颜色计数也会改变。

接下来我们定义change_image函数。我们在按下“n”时会调用它更新图像框。代码如下：

def change_image():
    global img_path
    global img
    global ax
    global rgb

    # close all open plots
    plt.close('all')

    fig,ax = plt.subplots(1,2,figsize=(10,5))

    # add an interactive widget to figure
    cid = fig.canvas.mpl_connect('button_press_event', onclick)
    cid2 = fig.canvas.mpl_connect('key_press_event', onpress)

    # load random image
    path = random.choice(img_path)
    img = mpimg.imread(path)

    ax[0].imshow(img)

    # reset the colour window
    rgb = [255,255,255]
    change_choice()

我们可以通过运行change_image函数来启动颜色选择器，如下：

%matplotlib tk
global img_path
global colours
colours = []

# load image paths
read_path = "../../data/birds/"
img_path = glob.glob(read_path + "*.jpg")

# start widget
change_image()

接下来当你就可以使用这个复杂颜色提取器啦，在您遍历图像并保存颜色时，颜色列表随之更更新，我们在下图的 colours 里可以看到提取的颜色构建的rgb值序列。

参考资料

• Kaggle 100 种鸟数据集：https://www.kaggle.com/datasets/gpiosenka/100-bird-species
• Python3◉技能提升系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/56
• 数据科学工具库速查表 | Matplotlib 速查表：https://www.showmeai.tech/article-detail/103

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