Python - 找出圖像中有多少是黑色的

Question

我正在下載像satellite_image這樣的衛星圖片http://home.chpc.utah.edu/~u0553130/NASA_SPoRT_VIIRS_Images/VIIRS_11um_20150104_1834_UTC.gif因為有些圖像大多是黑色的，就像這個，我不想保存它。

如何使用python檢查圖像是否超過50％黑色？

Answer 1

您正在使用示例圖像的外觀處理大多數灰度級的GIF，因此您可能希望大多數RGB組件相同。

使用PIL：

from PIL import Image
im = Image.open('im.gif')
pixels = im.getdata()          # get the pixels as a flattened sequence
black_thresh = 50
nblack = 0
for pixel in pixels:
    if pixel < black_thresh:
        nblack += 1
n = len(pixels)

if (nblack / float(n)) > 0.5:
    print("mostly black")

根據需要將“黑色”的閾值調整為0（投球黑）和255（亮白）。

Answer 2

徹底的方法是使用像PIL這樣的東西計算像素，如其他答案中給出的那樣。

但是，如果它們都是壓縮圖像，您可以檢查文件大小，因為具有大量純色區域的圖像應比具有雲層變化的圖像壓縮得多。

通過一些測試，您至少可以找到一個啟發式，其中包含大量雲的圖像，您可以立即丟棄這些圖像，而無需在像素上進行昂貴的循環。 可以逐像素地檢查接近50％的其他人。

此外，在迭代像素時，您不需要計算所有黑色像素，然后檢查至少50％是黑色。 相反，一旦您知道至少50％是黑色，就停止計數並丟棄。

第二個優化：如果你知道圖像通常是陰天而不是大多數黑色，那么走另一條路。 計算非黑色像素的數量，並在超過50％時立即停止並保留圖像。

Answer 3

• 加載圖片
• 如果pixel =（0,0,0），讀取每個像素並遞增結果
• 如果result = <（image.width * image.height）/ 2
• 保存圖片

或者如果您的像素R（或G或B）分量小於15，則檢查它是否幾乎為黑色。

Answer 4

利用您的測試圖像，最常見的顏色的RGB值為（1,1,1）。 這是非常黑的，但不完全是黑色。 我的回答使用了PIL庫 ， webcolors以及來自這個答案的慷慨幫助代碼。

from PIL import Image
import webcolors

def closest_color(requested_color):
    min_colors = {}
    for key, name in webcolors.css3_hex_to_names.items():
        r_c, g_c, b_c = webcolors.hex_to_rgb(key)
        rd = (r_c - requested_color[0]) ** 2
        gd = (g_c - requested_color[1]) ** 2
        bd = (b_c - requested_color[2]) ** 2
        min_colors[(rd + gd + bd)] = name
    return min_colors[min(min_colors.keys())]

def get_color_name(requested_color):
    try:
        closest_name = actual_name = webcolors.rgb_to_name(requested_color)
    except ValueError:
        closest_name = closest_color(requested_color)
        actual_name = None
    return actual_name, closest_name

if __name__ == '__main__':
    lt = Image.open('test.gif').convert('RGB').getcolors()
    lt.sort(key=lambda tup:tup[0], reverse=True)
    actual_name, closest_name = get_color_name(lt[0][4])
    print lt[0], actual_name, closest_name

---

輸出：

(531162, (1, 1, 1)) None black

在這種情況下，您會對closest_name變量感興趣。 第一個（ lt[0] ）顯示最常見的RGB值。 這沒有定義的Web顏色名稱，因此對於actual_name None

---

說明：

這將打開您提供的文件，將其轉換為RGB，然后在圖像上運行PIL的getcolors方法。 結果是格式列表（count，RGB_color_value）。 然后我對列表進行排序（按相反順序）。 利用其他答案中的函數，我傳遞最常見的RGB顏色值（現在是列表中的第一個元組，RBG是元組中的第二個元素）。