Google이나 Baidu를 사용하여 사진을 검색하면 사진 색상 옵션이 있는 것을 발견할 수 있는데, 이것이 매우 흥미롭다고 생각하는 사람들도 있습니다. 하하, 가능합니다. 농담이죠. 물론 대량의 사진은 기계로만 인식할 수 있습니다.
이 기능을 Python으로 구현할 수 있나요? 대답은 다음과 같습니다.
Python PIL 모듈의 강력한 이미지 처리 기능을 사용할 수 있습니다. 코드는 다음과 같습니다.
import colorsys
def get_dominant_color(image):
#Color 모드를 RGB 색상값 출력으로 변환
image = image.convert('RGBA')
#썸네일 생성, 계산량 감소 및 CPU 부하 감소
image.thumbnail((200, 200))
max_score = None
dominant_color = 없음
개수, (r, g, b, a) in image.getcolors(image.size[0] * image.size[1]):
> = colorsys.rgb_to_hsv(r / 255.0, g / 255.0, b / 255.0)[1] y = min(abs(r * 2104 + g * 4130 + b * 802 + 4096 + 1310 72) >> 13 , 235) ~ >y > 0.9인 경우:
계속
완전히 무시하지는 않습니다. 회색조
# 개수에 0을 곱하여 색상을 지정하지만 여전히 낮은 값을 제공합니다
# 가중치.
점수 = (채도 + 0.1) * 개수
PIL에서 이미지 가져오기
print get_dominant_color(Image.open('logo .jpg'))
이것은 rgb 색상을 반환하지만 이 값은 매우 정확한 범위이므로 Baidu의 색 영역을 어떻게 달성합니까? 영화? ?
사실 방법은 매우 간단합니다. r/g/b는 모두 0~255의 값입니다. 이 세 값을 동일한 간격으로 나눈 다음 결합하여 대략적인 값을 얻으면 됩니다. 예를 들어 0~127, 128~255로 나누어 자유롭게 조합하면 8개의 조합이 나올 수 있는데, 그중에서 가장 대표적인 색상을 골라내면 됩니다.물론 예시일 뿐입니다. 좀 더 세밀하게 나누어서 보시면 색상이 더 정확하게 나오실거에요~~ 빨리 해보시죠

Arraysinpython, 특히 비밀 복구를위한 ArecrucialInscientificcomputing.1) theaRearedFornumericalOperations, DataAnalysis 및 MachinELearning.2) Numpy'SimplementationIncensuressuressurations thanpythonlists.3) arraysenablequick

Pyenv, Venv 및 Anaconda를 사용하여 다양한 Python 버전을 관리 할 수 있습니다. 1) PYENV를 사용하여 여러 Python 버전을 관리합니다. Pyenv를 설치하고 글로벌 및 로컬 버전을 설정하십시오. 2) VENV를 사용하여 프로젝트 종속성을 분리하기 위해 가상 환경을 만듭니다. 3) Anaconda를 사용하여 데이터 과학 프로젝트에서 Python 버전을 관리하십시오. 4) 시스템 수준의 작업을 위해 시스템 파이썬을 유지하십시오. 이러한 도구와 전략을 통해 다양한 버전의 Python을 효과적으로 관리하여 프로젝트의 원활한 실행을 보장 할 수 있습니다.

Numpyarrayshaveseveraladvantagesstandardpythonarrays : 1) thearemuchfasterduetoc 기반 간증, 2) thearemorememory-refficient, 특히 withlargedatasets 및 3) wepferoptizedformationsformationstaticaloperations, 만들기, 만들기

어레이의 균질성이 성능에 미치는 영향은 이중입니다. 1) 균질성은 컴파일러가 메모리 액세스를 최적화하고 성능을 향상시킬 수 있습니다. 2) 그러나 유형 다양성을 제한하여 비 효율성으로 이어질 수 있습니다. 요컨대, 올바른 데이터 구조를 선택하는 것이 중요합니다.

tocraftexecutablepythonscripts, 다음과 같은 비스트 프랙티스를 따르십시오 : 1) 1) addashebangline (#!/usr/bin/envpython3) tomakethescriptexecutable.2) setpermissionswithchmod xyour_script.py.3) organtionewithlarstringanduseifname == "__"

numpyarraysarebetterfornumericaloperations 및 multi-dimensionaldata, mumemer-efficientArrays

numpyarraysarebetterforheavynumericalcomputing, whilearraymoduleisiMoresuily-sportainedprojectswithsimpledatatypes.1) numpyarraysofferversatively 및 formanceforgedatasets 및 complexoperations.2) Thearraymoduleisweighit 및 ep

ctypesallowscreatingandmanipulatingC-stylearraysinPython.1)UsectypestointerfacewithClibrariesforperformance.2)CreateC-stylearraysfornumericalcomputations.3)PassarraystoCfunctionsforefficientoperations.However,becautiousofmemorymanagement,performanceo


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