本文实例讲述了Python通过PIL获取图片主要颜色并和颜色库进行对比的方法。分享给大家供大家参考。具体分析如下：

这段代码主要用来从图片提取其主要颜色，类似Goolge和Baidu的图片搜索时可以指定按照颜色搜索，所以我们先需要将每张图片的主要颜色提取出来，然后将颜色划分到与其最接近的颜色段上，然后就可以按照颜色搜索了。

在使用google或者baidu搜图的时候会发现有一个图片颜色选项，感觉非常有意思，有人可能会想这肯定是人为的去划分的，呵呵，有这种可能，但是估计人会累死，开个玩笑，当然是通过机器识别的，海量的图片只有机器识别才能做到。

那用python能不能实现这种功能呢？答案是：能

利用python的PIL模块的强大的图像处理功能就可以做到，下面上代码：

复制代码 代码如下:

import colorsys
def get_dominant_color(image):

颜色模式转换，以便输出rgb颜色值

image = image.convert('RGBA')  

生成缩略图，减少计算量，减小cpu压力

image.thumbnail((200, 200))  
max_score = None  
dominant_color = None  
for count, (r, g, b, a) in image.getcolors(image.size[0] * image.size[1]):  
    # 跳过纯黑色  
    if a == 0:  
        continue  
    saturation = colorsys.rgb_to_hsv(r / 255.0, g / 255.0, b / 255.0)[1]  
    y = min(abs(r * 2104 + g * 4130 + b * 802 + 4096 + 131072) >> 13, 235)  
    y = (y - 16.0) / (235 - 16)  
    # 忽略高亮色  
    if y > 0.9:  
        continue  
    # Calculate the score, preferring highly saturated colors.  
    # Add 0.1 to the saturation so we don't completely ignore grayscale  
    # colors by multiplying the count by zero, but still give them a low  
    # weight.  
    score = (saturation + 0.1) * count  
    if score > max_score:  
        max_score = score  
        dominant_color = (r, g, b)  
return dominant_color

使用方法：

    from PIL import Image
    print get_dominant_color(Image.open('logo.jpg'))

这样就会返回一个rgb颜色，但是这个值是很精确的范围，那我们如何实现百度图片那样的色域呢？？

其实方法很简单，r/g/b都是0-255的值，我们只要把这三个值分别划分相等的区间，然后组合，取近似值。例如：划分为0-127,和128-255，然后自由组合，可以出现八种组合，然后从中挑出比较有代表性的颜色即可。

当然我只是举一个例子，你也可以划分的更细，那样显示的颜色就会更准确~~大家赶快试试吧

希望本文所述对大家的python程序设计有所帮助。