我有一个 python 图像处理函数,它使用尝试获取图像的主色。我使用了在这里找到的一个函数 https://github.com/tarikd/python-kmeans-dominant-colors/blob/master/utils.py
它有效,但不幸的是我不太明白它的作用,我了解到 np.histogram
相当慢,我应该使用 cv2.calcHist
因为它是根据这个快 40 倍:https://docs.opencv.org/trunk/d1/db7/tutorial_py_histogram_begins.html
我想了解我必须如何更新代码才能使用 cv2.calcHist
,或者更好的是,我必须输入哪些值。
我的函数
def centroid_histogram(clt):
# grab the number of different clusters and create a histogram
# based on the number of pixels assigned to each cluster
num_labels = np.arange(0, len(np.unique(clt.labels_)) + 1)
(hist, _) = np.histogram(clt.labels_, bins=num_labels)
# normalize the histogram, such that it sums to one
hist = hist.astype("float")
hist /= hist.sum()
# return the histogram
return hist
clt
的pprint
是这样的,不知道有没有帮助
KMeans(algorithm='auto', copy_x=True, init='k-means++', max_iter=300,
n_clusters=1, n_init=10, n_jobs=1, precompute_distances='auto',
random_state=None, tol=0.0001, verbose=0)
我的代码可以在这里找到:https://github.com/primus852/python-movie-barcode
我是一个初学者,非常感谢任何帮助。
根据要求:
示例图片
最主要的颜色:
rgb(22,28,37)
直方图的计算时间:
0.021515369415283203s
最佳答案
可以建议使用 np.unique
和 np.bincount
获得最主要颜色的两种方法。此外,在链接页面中,它谈到了 bincount
作为更快的替代方案,因此这可能是可行的方法。
方法 #1
def unique_count_app(a):
colors, count = np.unique(a.reshape(-1,a.shape[-1]), axis=0, return_counts=True)
return colors[count.argmax()]
方法 #2
def bincount_app(a):
a2D = a.reshape(-1,a.shape[-1])
col_range = (256, 256, 256) # generically : a2D.max(0)+1
a1D = np.ravel_multi_index(a2D.T, col_range)
return np.unravel_index(np.bincount(a1D).argmax(), col_range)
1000 x 1000
彩色图像在密集范围 [0,9)
上的验证和计时以获得可重现的结果 -
In [28]: np.random.seed(0)
...: a = np.random.randint(0,9,(1000,1000,3))
...:
...: print unique_count_app(a)
...: print bincount_app(a)
[4 7 2]
(4, 7, 2)
In [29]: %timeit unique_count_app(a)
1 loop, best of 3: 820 ms per loop
In [30]: %timeit bincount_app(a)
100 loops, best of 3: 11.7 ms per loop
进一步提升
利用杠杆进一步提升 multi-core
with numexpr
module对于大数据 -
import numexpr as ne
def bincount_numexpr_app(a):
a2D = a.reshape(-1,a.shape[-1])
col_range = (256, 256, 256) # generically : a2D.max(0)+1
eval_params = {'a0':a2D[:,0],'a1':a2D[:,1],'a2':a2D[:,2],
's0':col_range[0],'s1':col_range[1]}
a1D = ne.evaluate('a0*s0*s1+a1*s0+a2',eval_params)
return np.unravel_index(np.bincount(a1D).argmax(), col_range)
时间 -
In [90]: np.random.seed(0)
...: a = np.random.randint(0,9,(1000,1000,3))
In [91]: %timeit unique_count_app(a)
...: %timeit bincount_app(a)
...: %timeit bincount_numexpr_app(a)
1 loop, best of 3: 843 ms per loop
100 loops, best of 3: 12 ms per loop
100 loops, best of 3: 8.94 ms per loop
关于python - RGB 图像中最主要的颜色 - OpenCV/NumPy/Python,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/50899692/