Python 可視化調色盤繪制
在示例照片當中有著各種各樣的顏色,我們將通過Python
中的可視化模塊以及opencv
模塊來識別出圖片當中所有的顏色要素,并且將其添加到可視化圖表的配色當中
導入模塊并加載圖片
那么按照慣例,第一步一般都是導入模塊,可視化用到的模塊是matplotlib
模塊,我們將圖片中的顏色抽取出來之后會保存在顏色映射表中,所以要使用到colormap
模塊,同樣也需要導入進來
import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.patches as patches import matplotlib.image as mpimg from PIL import Image from matplotlib.offsetbox import OffsetImage, AnnotationBbox import cv2 import extcolors from colormap import rgb2hex
然后我們先來加載一下圖片,代碼如下:
input_name = 'test_1.png' img = plt.imread(input_name) plt.imshow(img) plt.axis('off') plt.show()
output:
提取顏色并整合成表格
我們調用的是extcolors
模塊來從圖片中提取顏色,輸出的結果是RGB
形式呈現出來的顏色,代碼如下
colors_x = extcolors.extract_from_path(img_url, tolerance=12, limit = 12) colors_x
output:
([((3, 107, 144), 180316),
((17, 129, 140), 139930),
((89, 126, 118), 134080),
((125, 148, 154), 20636),
((63, 112, 126), 18728),
((207, 220, 226), 11037),
((255, 255, 255), 7496),
((28, 80, 117), 4972),
((166, 191, 198), 4327),
((60, 150, 140), 4197),
((90, 94, 59), 3313),
((56, 66, 39), 1669)],
538200)
我們將上述的結果整合成一個DataFrame
數據集,代碼如下:
def color_to_df(input_color): colors_pre_list = str(input_color).replace('([(', '').split(', (')[0:-1] df_rgb = [i.split('), ')[0] + ')' for i in colors_pre_list] df_percent = [i.split('), ')[1].replace(')', '') for i in colors_pre_list] # 將RGB轉換成十六進制的顏色 df_color_up = [rgb2hex(int(i.split(", ")[0].replace("(", "")), int(i.split(", ")[1]), int(i.split(", ")[2].replace(")", ""))) for i in df_rgb] df = pd.DataFrame(zip(df_color_up, df_percent), columns=['c_code', 'occurence']) return df
我們嘗試調用上面我們自定義的函數,輸出的結果至DataFrame
數據集當中
df_color = color_to_df(colors_x) df_color
output:
繪制圖表
接下來便是繪制圖表的階段了,用到的是matplotlib
模塊,代碼如下:
fig, ax = plt.subplots(figsize=(90,90),dpi=10) wedges, text = ax.pie(list_precent, labels= text_c, labeldistance= 1.05, colors = list_color, textprops={'fontsize': 120, 'color':'black'} ) plt.setp(wedges, width=0.3) ax.set_aspect("equal") fig.set_facecolor('white') plt.show()
output:
從出來的餅圖中顯示了每種不同顏色的占比,我們更進一步將原圖放置在圓環(huán)當中,
imagebox = OffsetImage(img, zoom=2.3) ab = AnnotationBbox(imagebox, (0, 0)) ax1.add_artist(ab)
output:
最后制作一張調色盤,將原圖中的各種不同顏色都羅列開來,代碼如下:
## 調色盤 x_posi, y_posi, y_posi2 = 160, -170, -170 for c in list_color: if list_color.index(c) <= 5: y_posi += 180 rect = patches.Rectangle((x_posi, y_posi), 360, 160, facecolor = c) ax2.add_patch(rect) ax2.text(x = x_posi+400, y = y_posi+100, s = c, fontdict={'fontsize': 190}) else: y_posi2 += 180 rect = patches.Rectangle((x_posi + 1000, y_posi2), 360, 160, facecolor = c) ax2.add_artist(rect) ax2.text(x = x_posi+1400, y = y_posi2+100, s = c, fontdict={'fontsize': 190}) ax2.axis('off') fig.set_facecolor('white') plt.imshow(bg) plt.tight_layout()
output:
實戰(zhàn)環(huán)節(jié)
這一塊兒是實戰(zhàn)環(huán)節(jié),我們將上述所有的代碼封裝成一個完整的函數:
def exact_color(input_image, resize, tolerance, zoom): output_width = resize img = Image.open(input_image) if img.size[0] >= resize: wpercent = (output_width/float(img.size[0])) hsize = int((float(img.size[1])*float(wpercent))) img = img.resize((output_width,hsize), Image.ANTIALIAS) resize_name = 'resize_'+ input_image img.save(resize_name) else: resize_name = input_image fig.set_facecolor('white') ax2.axis('off') bg = plt.imread('bg.png') plt.imshow(bg) plt.tight_layout() return plt.show() exact_color('test_2.png', 900, 12, 2.5)
output:
到此這篇關于Python 可視化調色盤繪制的文章就介紹到這了,更多相關Python 可視化 內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家!
相關文章
Python中re.findAll()、re.sub()、set()的使用
本文主要介紹了Python中re.findAll()、re.sub()、set()的使用,文中通過示例代碼介紹的非常詳細,對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧2023-04-04使用 Python 的 pprint庫格式化和輸出列表和字典的方法
pprint是"pretty-print"的縮寫,使用 Python 的標準庫 pprint 模塊,以干凈的格式輸出和顯示列表和字典等對象,這篇文章主要介紹了如何使用 Python 的 pprint庫格式化和輸出列表和字典,需要的朋友可以參考下2023-05-05Python使用open函數的buffering設置文件緩沖方式
這篇文章主要介紹了Python使用open函數的buffering設置文件緩沖方式,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助,如有錯誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教2024-02-02