从视频中获得最主要的 colors - openCV PYTHON

Question

我试图从视频中获取最主要的 colors，当开始播放时想要从视频中实时绘制 colors，例如 6 最主要的，3 等，我搜索了很多，但所有教程都只检测到三个 colors，红色，蓝色和绿色，有人可能会检测到更多，因为他们自己设置值，使用 hsv map 到他们可以设置哪个 Z62848E3CE5804AA985513A7922FF87B2 知道，我的视频是我的问题范围

while(True):
      
    # Capture the video frame
    # by frame
    ret, frame = vid.read();
    prev = time.time(); 

    capture = cv.VideoCapture(args['file'])
    img = cv.imread("./assets/taxi.jpeg");
    
    rgb_color = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2RGB);
    height, width, channel = rgb_color.shape;
        
    histogram = cv.calcHist([frame],[0],None,[256],[0,256]);
    plt.plot(histogram);
    cv.imshow("histogram", plt);

现在只需打开网络摄像头并显示直方图

Answer 1

您可以尝试使用 kmeans 聚类来获得优势 colors：

1. 将图像转换为像素列表.reshape(-1, 3)
2. 使用 kmeans 聚类像素
3. 将簇从大到小排序
4. 使用聚类中心作为颜色

代码：

import numpy as np
import cv2


cap = cv2.VideoCapture("BigBuckBunny.mp4")
n_clusters = 5

while True:
    status, image = cap.read()
    if not status:
        break

    # to reduce complexity resize the image
    data = cv2.resize(image, (100, 100)).reshape(-1, 3)
    criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 10, 1.0)
    flags = cv2.KMEANS_RANDOM_CENTERS
    compactness, labels, centers = cv2.kmeans(data.astype(np.float32), n_clusters, None, criteria, 10, flags)

    cluster_sizes = np.bincount(labels.flatten())

    palette = []
    for cluster_idx in np.argsort(-cluster_sizes):
        palette.append(np.full((image.shape[0], image.shape[1], 3), fill_value=centers[cluster_idx].astype(int), dtype=np.uint8))
    palette = np.hstack(palette)

    sf = image.shape[1] / palette.shape[1]
    out = np.vstack([image, cv2.resize(palette, (0, 0), fx=sf, fy=sf)])

    cv2.imshow("dominant_colors", out)
    cv2.waitKey(1)

您也可以考虑使用其他距离和色彩空间。 例如，与 LAB 颜色空间的 L2 距离更好地反映了人如何感知颜色相似性。

https://en.wikipedia.org/wiki/CIELAB_color_space#Perceptual_differences

图片取自视频“Big Buck Bunny”： https://peach.blender.org/