Python - 如何根据 3D(r，g，b)空间中源颜色的颜色 "distance"对颜色列表进行排序？

Question

以下是我用 Python 编写的应用程序的基本步骤:

1. 生成随机颜色列表
2. 为这些颜色中的每一种创建一个映射，根据该颜色与 3D (r, g, b) 空间中“源颜色”的距离进行索引。 (例如，橙色 (255, 150, 0) 比深蓝色 (0, 0, 100) 更接近红色 (255, 0, 0)。现在，我有一个格式为 (distance, color ).
3. 根据我计算的距离(从最低到最高)对该元组列表进行排序。
4. 检索已排序颜色的列表

这是我的函数，我收到以下错误:TypeError: 'int' object has no attribute '_getitem_' on the line sorted_by_dist =排序(colorMap，key=lambda tup:tup[0])

# Sorts a list of colors according to distance from the source color
def sort_colors(colors, source):
    colorMap = ()
    sortedColors = list()
    for i in range(len(colors)):
        dist = dist_3d(colors[i], source)
        colorMap = colorMap + (dist, colors[i])

    sorted_by_dist = sorted(colorMap, key=lambda tup: tup[0])

    for (d, c) in sorted_by_dist:
        sortedColors.append(c)

    return sortedColors

假设我的 dist_3d() 函数是正确的并返回一个整数值(确实如此)，我做错了什么？我不明白。

Answer 1

您将 colorMap 构建为一个大的单维元组，第一个索引是 int。因此，您的 lambda 被传递给一个 int，然后您尝试对其进行索引。

你可能想要一个元组列表:

colorMap = []
...
    dist = dist_3d(colors[i], source)
    colorMap.append((dist, colors[i]))

在排序颜色的方法方面，我实际上使用了 kdtree module为此，加载了我所有的 RGB 元组。然后我可以向它请求 N 个最接近给定颜色元组的颜色:

from kdtree import KDTree

colors = [(10,10,10),(250,50,5),(100,50,20)]
query_color = (175, 25, 50)

tree = KDTree.construct_from_data(data)
# query the 2 closest colors
nearest = tree.query(query_point=query_color, t=2)