python-imaging-library - 太平？提取给定 RGB 值的所有像素

Question

给定具有恰好 22 种颜色的图像（.tiff 或 geotiff 文件）（每种颜色具有不同的 RGB 值），将它们分离（“过滤”）成 22 个单独图像的方法是什么，每个图像仅包含具有特定 RGB 的那些像素价值？

Answer 1

这是一种按像素计算的方法，它可以适用于图像中的任意数量的颜色（尽管对于许多颜色和大图像来说它可能会变慢）。它也适用于调色板图像（它转换它们）。

import Image

def color_separator(im):
    if im.getpalette():
        im = im.convert('RGB')

    colors = im.getcolors()
    width, height = im.size
    colors_dict = dict((val[1],Image.new('RGB', (width, height), (0,0,0))) 
                        for val in colors)
    pix = im.load()    
    for i in xrange(width):
        for j in xrange(height):
            colors_dict[pix[i,j]].putpixel((i,j), pix[i,j])
    return colors_dict

im = Image.open("colorwheel.tiff")
colors_dict = color_separator(im)
#show the images:
colors_dict.popitem()[1].show()
colors_dict.popitem()[1].show()

1. 调用im.getcolors()返回图像中所有颜色的列表以及它们出现的次数，作为一个元组，除非颜色的数量超过最大值（您可以指定，默认为 256）。
2. 然后我们构建一个字典colors_dict，以图像中的颜色为键，并带有相应的空图像值。
3. 然后我们遍历图像的所有像素，为每个像素更新适当的字典条目。这样做意味着我们只需要读取图像一次。load()当我们阅读图像时，我们习惯于使像素访问更快。
4. color_separator()返回一个图像字典，由图像中的每个唯一颜色键控。

为了使其更快，您可以load()对 中的每个图像使用它colors_dict，但是您可能需要小心一点，因为如果图像有多种颜色并且很大，它可能会消耗大量内存。如果这不是问题，则添加（在创建之后colors_dict）：

fast_colors = dict((key, value.load()) for key, value in colors_dict.items())

并交换：

colors_dict[pix[j,i]].putpixel((j,i), pix[j,i])

为了：

fast_colors[pix[j,i]][j,i] = pix[j,i]

22色图像：

22 色隔离图像：