如何生成RGB图像的颜色直方图？

Question

我在网上搜索了一些资源，但它们并不是我想要的。

所以对于一组图像。我想生成一个形式为 {color1: p1, color2: p2,..... color100: p100} 的颜色直方图，其中 colorxxx 表示来自 RGB 图像的颜色。 p 表示该颜色的概率。

有没有简单的方法在 python 中做这些事情？

谢谢

Answer 1

方法一：

{k:np.sum(a==k) for k in set(a.ravel().tolist())}

或者更易读

count = lambda A, key : np.sum(A==key)
unique_keys = set(A.ravel().tolist())
return {key : count(A,key) for key in unique_keys}

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走过：

{...}

dictionary comprehension 生成映射

set(a.ravel().tolist())

a.ravelflattens the image; to list 允许将其转换为 set，这是唯一元素的容器。

np.sum(a==k)

计算元素在图像中出现的次数。这个is not the most efficient way to do this，但是把直方图变成你要求的格式

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综合来看，如果你的图像是 3x3

a = np.array([[1,2,3],[1,3,3],[3,3,3]])

然后

set(a.ravel().tolist()) # yields set([1, 2, 3])

整个表达式产生

{1: 2, 2: 1, 3: 6}

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方法二

from PIL.Image import fromarray
b = fromarray(a.astype(np.uint8)) # convert to a PIL image
hist =  {idx:count for idx, count in enumerate(b.histogram()) if count}

这非常相似（使用字典理解），但使用 PIL histogram 功能和 enumerate 来获取索引。它可能有一些域限制。

“分箱”

如果您想拥有颜色的“箱”，如您所指出的，那么剩下的工作就是定义您的箱结构，这可以通过多种方式完成。例如，在前面的例子中，我们可以通过

num_bins = 2
b = fromarray(a.astype(np.uint8)//num_bins) # convert to a PIL image, binned
hist =  {idx*num_bins:count for idx, count in enumerate(b.histogram()) if count}