阿里巴巴 鹿班實驗室演算法實現系列 顏色識別

顏色識別部分主要是採用sklearn模組中的kmeans演算法實現影象顏色空間的聚類，kmeans演算法已有很多部落格介紹其演算法原理，在此不再詳述，kmeans原理可參考此鏈結

具體**實現：

from sklearn.cluster import kmeans

import utils
import cv2
import os
defconvert_color
(value)
: digit =
list
(map
(str
,range(10
)))+
list
("abcdef")if
isinstance
(value,
tuple):
# 顏色轉換，(255,255,255)#fffff
string =
'#'for i in value:
a1 = i //
16 a2 = i %
16 string += digit[a1]
+ digit[a2]
return string
elif
isinstance
(value,
str)
:# 顏色轉換，#fffff(255,255,255)
a1 = digit.index(value[1]
)*16+ digit.index(value[2]
) a2 = digit.index(value[3]
)*16+ digit.index(value[4]
) a3 = digit.index(value[5]
)*16+ digit.index(value[6]
)return a1, a2, a3
file_path =
'.\\imgs\\'
file_list = os.listdir(file_path)
forfile
in file_list:
img_name = file_path +
file
ori_image = cv2.imread(img_name)
image = cv2.cvtcolor(ori_image, cv2.color_bgr2rgb)
image = image.reshape(
(ori_image.shape[0]
* ori_image.shape[1]
,3))
clt = kmeans(n_clusters=8)
clt.fit(image)
hist = utils.centroid_histogram(clt)
bar = utils.plot_colors(hist, clt.cluster_centers_)
for color in clt.cluster_centers_:
color =
tuple
(color.astype(
'uint8'))
str_color = convert_color(color)
# rgb值 -> 16進製制顏色值
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