使用集群时如何忽略颜色或 alpha答案

【问题标题】：How to ignore a color or alpha when using clusters使用集群时如何忽略颜色或 alpha
【发布时间】：2021-06-13 20:18:21
【问题描述】：

我正在尝试使用 Pil 和集群找到图像的主色。我的问题是我的图像具有透明背景，因为它们是 .png，所以我总是将黑色作为主色。我想忽略第一个主色并选择第二个主色。

有没有办法忽略 alpha 颜色或将其从结果中删除？恐怕通过仅删除第一个最主要的颜色，我有时会删除实际的主要颜色，以防背景只是图像的一小部分。

这是我的代码：

from PIL import Image
import numpy
import math
import matplotlib.pyplot as plot
from sklearn.cluster import MiniBatchKMeans

imgfile = Image.open("images/abra.png")
numarray = numpy.array(imgfile.getdata(), numpy.uint8)

X = []
Y = []

fig, axes = plot.subplots(nrows=5, ncols=2, figsize=(20,25))

xaxis = 0
yaxis = 0

cluster_count = 3

clusters = MiniBatchKMeans(n_clusters = cluster_count)
clusters.fit(numarray)

npbins = numpy.arange(0, cluster_count + 1)
histogram = numpy.histogram(clusters.labels_, bins=npbins)
labels = numpy.unique(clusters.labels_)

barlist = axes[xaxis, yaxis].bar(labels, histogram[0])
if(yaxis == 0):
    yaxis = 1
else:
    xaxis = xaxis + 1
    yaxis = 0
for i in range(cluster_count):
    barlist[i].set_color('#%02x%02x%02x' % (
    math.ceil(clusters.cluster_centers_[i][0]),
        math.ceil(clusters.cluster_centers_[i][1]), 
    math.ceil(clusters.cluster_centers_[i][2])))


plot.show()

这是我当前代码的示例：

给定的图片：

返回值：

【问题讨论】：

标签： python python-imaging-library cluster-computing

【解决方案1】：

你可以避免像这样将透明像素传递给分类器，如果你是这个意思的话：

#!/usr/bin/env python3

from PIL import Image
import numpy as np
import math
import matplotlib.pyplot as plot
from sklearn.cluster import MiniBatchKMeans

# Open image
imgfile = Image.open("abra.png")

# Only pass through non-transparent pixels, i.e. those where A!=0 in the RGBA quad
na = np.array([f for f in imgfile.getdata() if f[3] !=0], np.uint8)

X = []
Y = []

fig, axes = plot.subplots(nrows=5, ncols=2, figsize=(20,25))

xaxis = 0
yaxis = 0

cluster_count = 3

clusters = MiniBatchKMeans(n_clusters = cluster_count)
clusters.fit(na)

npbins = np.arange(0, cluster_count + 1)
histogram = np.histogram(clusters.labels_, bins=npbins)
labels = np.unique(clusters.labels_)

barlist = axes[xaxis, yaxis].bar(labels, histogram[0])
if(yaxis == 0):
    yaxis = 1
else:
    xaxis = xaxis + 1
    yaxis = 0
for i in range(cluster_count):
    barlist[i].set_color('#%02x%02x%02x' % (
    math.ceil(clusters.cluster_centers_[i][0]),
        math.ceil(clusters.cluster_centers_[i][1]), 
    math.ceil(clusters.cluster_centers_[i][2])))


plot.show()

关键字：Python PIL/Pillow、图像处理、k-means、聚类、忽略透明像素、关注 alpha、关注透明度、忽略透明度。

【讨论】：