「Python」Python实现提取图片中的主要配色方案

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背景

当我们设计图片或网页时，配色方案是非常重要的一环。一个好的配色可以为我们的作品增添美感和视觉冲击力。因此，我们可以参考一些出色作品的配色方案来寻求灵感。

Haishoku 是一个基于 Python 的开源色彩分析库，可用于提取图像中的主要颜色和色调。其可以读取图片文件，自动提取出其中的主色调、辅助色和背景色等颜色，并将其以 RGB 和 HEX 等格式输出。Haishoku 还提供了示例代码和 API 文档，方便用户进行使用和二次开发。通过 Haishoku，我们可以方便地获取图片的主色调和配色方案，为我们的设计等工作提供便利。

介绍

Github仓库：LanceGin/haishoku

Haishoku 是一个用来获取图片主色调和主要配色方案的python库，依赖于python3和pillow。

功能

  1. 获取图片的 主色调
  2. 获取图片的 配色方案
  3. 从v1.1.4版本开始，可以直接从网络url生成Haishoku对象

安装

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pip3 install haishoku

如果提示没有pip3，可能需要按以下方式安装：

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python3 -m pip install haishoku

API

• loadHaishoku( image )

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from haishoku.haishoku import Haishoku
haishoku = Haishoku.loadHaishoku(image)

接口会返回一个Haishoku实例，你可以通过实例属性haishoku.dominant 和 haishoku.palette直接获取到对应的主色调 和 配色方案

当然，也提供了更加直接的接口用来获取对应颜色的值以及临时预览颜色，如下：

• getDominant( image )

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from haishoku.haishoku import Haishoku
dominant = Haishoku.getDominant(image)

返回结构为 (R, G, B) 的一个 元组

• showDominant( image )

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from haishoku.haishoku import Haishoku
Haishoku.showDominant( image )

接口会打开一个临时文件用来预览主色调的颜色。（不会保存在本地）

• getPalette( image )

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from haishoku.haishoku import Haishoku
palette = Haishoku.getPalette( image )

返回一个结构为： [(percentage, (R, G, B)), (percentage, (R, G, B)), …] 最大长度为8的数组

• showPalette( image）

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from haishoku.haishoku import Haishoku
Haishoku.showPalette(image)

接口会打开一个临时文件用来预览图片配色方案。（不会保存在本地）

使用

我们获取配色方案的核心代码其实就两行

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# 载入图片的颜色信息
haishoku = Haishoku.loadHaishoku(img_path)
# 返回配色方案的数组，内容格式为 [(颜色占据的百分比, (红,绿,蓝的RGB色值))]
haishoku.palette

剩下的我们只需要处理 haishoku.palette 数据，获取到里面的 RGB 色值，然后另外绘制到新的图片中即可。

总体思路为新建一个空白背景，并将图片等比缩放指定的像素，填入到背景当中，然后再将配色方案绘制成为色块，填充到图片下方即可。

完整代码如下：

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import os

from PIL import Image, ImageDraw
from haishoku.haishoku import Haishoku


def get_color_schema(img_path):
    """
    生成图片的配色方案，并返回一张新的图片，其中包含原图和配色方案

    此方法的作用是为传入的图片生成配色方案，并将原图和配色方案合并成一张新图片，最后以添加前缀 "color_schema_" 的方式保存。
    其中，使用 Haishoku.loadHaishoku(img_path) 方法获取图片的颜色信息，
    使用 Image.open(img_path) 方法打开图片文件，使用 .size 获取图片大小，计算缩放后的大小，
    使用 .resize(new_size) 进行缩放。
    然后计算配色方案中的每行应显示的颜色块数量，计算每个颜色块的宽度和高度，新建白色背景图片并将原始图片贴到新图片顶部。
    接着，获取配色方案，并使用 Image.new() 方法新建一张图片，绘制矩形块表示颜色，并添加颜色名称，
    最后在新图片上绘制原图和配色方案。使用 add_prefix(img_path) 方法为新图片路径添加前缀 "color_schema_" 并保存新图片。

    :param img_path: 原始图片路径
    :return: None
    """

    # 载入图片的颜色信息
    haishoku = Haishoku.loadHaishoku(img_path)

    with Image.open(img_path) as img:
        # 获取图片大小，并计算缩放后的大小
        width, height = img.size
        scale_factor = 500 / width
        new_size = (500, int(height * scale_factor))
        img = img.resize(new_size)

        # 计算配色方案中每行应显示的颜色块数量
        colors_num = len(haishoku.palette)
        if colors_num < 5:
            colors_per_row = colors_num
        else:
            colors_per_row = 5

        # 计算每个颜色块的宽度和高度
        color_block_width = 500 // colors_per_row
        color_block_height = 40

        # 新建一张白色背景的图片
        new_img = Image.new('RGB', (img.width, img.height + color_block_height + 20), (255, 255, 255))

        # 将原始图片贴到新图片顶部
        new_img.paste(img, (0, 0))

        # 获取配色方案
        colors = haishoku.palette[:colors_num]

        # 绘制矩形块表示颜色，并添加颜色名称
        palette_size = (500, int(len(colors) / colors_per_row) * color_block_height + 60)
        colors_img = Image.new('RGB', palette_size, (255, 255, 255))
        draw_colors = ImageDraw.Draw(colors_img)

        for i, color in enumerate(colors):
          	# 绘制色块
            x = i % colors_per_row * color_block_width
            y = i // colors_per_row * color_block_height
            draw_colors.rectangle((x, y, x + color_block_width, y + color_block_height), fill=tuple(color[1]))
            # 写上十六进制颜色值
            draw_colors.text((x + color_block_width // 2, y + color_block_height // 2),
                             f"#{color[1][0]:02x}{color[1][1]:02x}{color[1][2]:02x}".upper(), anchor='mm',
                             fill=(235, 235, 235))

        # 在新图片上绘制原图和配色方案
        new_img = Image.new('RGB', (500, new_size[1] + palette_size[1] + 20), (255, 255, 255))
        new_img.paste(img, (0, 0))
        new_img.paste(colors_img, (0, new_size[1] + 20))

        # 保存新图片
        new_img.save(add_prefix(img_path))


def add_prefix(file_path):
    """
    为文件路径添加前缀 "color_schema_"
    :param file_path: 原始文件路径，包含目录路径、文件名和扩展名
    :return: 添加前缀后的新文件路径
    """
    # 分离出目录路径、文件名和扩展名
    dir_path, file_name = os.path.split(file_path)
    name, ext = os.path.splitext(file_name)

    # 在文件名前加上 "color_schema_" 前缀
    new_name = "color_schema_" + name

    # 重新拼接路径、文件名和扩展名
    new_path = os.path.join(dir_path, new_name + ext)
    return new_path


if __name__ == '__main__':
    get_color_schema('img/img1.png')
    get_color_schema('img/img2.png')
    get_color_schema('img/img3.png')

除去注释，核心代码大概在 40 行左右，整个类库使用非常方便。通过这篇文章的分享，相信大家对于 Haishoku 工具有了更深入的了解，并且也可以从中学到一些有用的编程技巧和实践经验

参考

Haishoku Github中文文档

何永彪Java 开发工程师

个人简介。