Question

根据@ SO的建议，我已经编制了一组库存图像的平均颜色 r，g，b = image.convert（“RGB”）。resize（（1,1），Image.ANTIALIAS）.getpixel（（0,0））

现在，我想向用户展示一个色轮，并对我的目录进行搜索，以找到与所选颜色最匹配的图像。

我已经阅读了这里发布的几个问题，建议“找到两种颜色之间的距离”，并参考Flickr Hacks一书。

Flickr Hack距离算法似乎基本上是：

diffr = checkImage.r - search_r
diffg = checkImage.g - search_g
diffb = checkImage.b - search_b
距离=（diffr * diffr + diffg * diffg + diffb * diffb）
如果距离<阈值然后匹配。

此方法需要我计算搜索颜色与每个图像的颜色指纹之间的距离。我想知道是否有办法以某种方式根据所选颜色（中心点）和预定阈值（或搜索半径）指定“搜索区域”。然后构造一个类似SQL的查询，以返回属于该区域的所有图像。

这可能吗？

BTW，我正在使用PIL和相关库在Python中实现它。

感谢您的帮助SO！

SR

Answer 1

Color difference (Delta E) - 两种颜色之间的差异或距离是颜色科学中感兴趣的指标。

您可以找到Python代码here

请注意，在计算RGB之前，您需要将Lab转换为Delta E。

RGB -> XYZ -> Lab

其他信息：

Bruce Justin Lindbloom site

Color conversion math and formulas

Color delta/comparison math

Answer 2

通过对每个组件进行比较而不是平方来查找距离，可以显着节省计算量。

if abs(check.r - search.r) < threshold and
   abs(check.g - search.g) < threshold and
   abs(check.b - search.b) < threshold

将此与缓存表相结合可能足以满足您的需求。

Answer 3

如果是我，我会更喜欢并将搜索缓存在辅助表格中，例如：

CREATE TABLE `image_search` (
    `id` int not null auto_increment,
    `image_id` int not null,
    `r` tinyint not null,
    `g` tinyint not null,
    `b` tinyint not null,
    `distance` tinyint not null,
    `hit` bool not null,
    PRIMARY KEY (`id`),
    UNIQUE KEY `image_id_by_rgb_by_distance` (`image_id`,`r`,`g`,`b`,`distance`),
    KEY `image_id_by_rgb_by_distance_by_hit` (`image_id`,`r`,`g`,`b`,`distance`,`hit`),
);

从中拉出来找到你的比赛，比如

SELECT `image_id`
FROM `image_search`
WHERE `r` = $r
AND `g` = $g
AND `b` = $b
AND `distance` = $distance
AND `hit` = 1

如果没有结果，请执行

SELECT `image_id`
FROM `image_search`
WHERE `r` = $r
AND `g` = $g
AND `b` = $b
AND `distance` = $distance

如果没有结果，则运行图像目录进行比较，并将每个结果（正面或负面）存储在表格中。

然后，当它没有缓存结果时，它只会很慢。如果您的用户界面鼓励用户选择某些有用的预设颜色，您可以对其进行预先计算并提供更多帮助。

当您将图像添加到目录中时，预先计算所有先前执行的搜索的奖励积分。

Answer 4

我们可以将颜色看作三维空间中的一个点。现在每个图像将位于由其平均颜色定义的空间中的点。用户正在三维空间中选择一个点，并且您希望找到最接近该点的图像。

这并不简单，但是比你或我更聪明的人做了很多工作（Don Knuth称之为'邮局问题'）。像往常一样，一个好的起点是at Wikipedia。

找到相似颜色的图像

4 个答案: