Python 可視化調色盤繪制

Posted on by

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，並且將其添加到可視化圖表的配色當中

導入模塊並加載圖片

那麼按照慣例，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後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

然後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：

提取顏色並整合成表格

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：

繪制圖表

接下來便是繪制圖表的階段瞭，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：

從出來的餅圖中顯示瞭每種不同顏色的占比，我們更進一步將原圖放置在圓環當中，

imagebox = OffsetImage(img, zoom=2.3)
ab = AnnotationBbox(imagebox, (0, 0))
ax1.add_artist(ab)

output：

最後制作一張調色盤，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：

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：

到此這篇關於Python 可視化調色盤繪制的文章就介紹到這瞭,更多相關Python 可視化 內容請搜索WalkonNet以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大傢以後多多支持WalkonNet！

推薦閱讀：