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Python完成提取圖片中色調并制作成可視化圖表

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　　接下來小編來給大家分享一種有意思的數據可視化方法，便是如何運用Python語言表達即從照片中提取顏色隨后制作成可視化圖表，有興趣的話可以試一試。


　　今天小編來為大家分享一個有趣的可視化技巧，如何從圖片中提取顏色然后繪制成可視化圖表，如下圖所示

01.png

　　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

02.png

　　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

03.png

　　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

04.png

　　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

05.png

　　實戰環節


　　這一塊兒是實戰環節，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

07.png

　　綜上所述，這篇文章就給大家介紹到這里了，希望可以給各位讀者帶來幫助。

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