如何用 python 代码计算图片不同颜色面积

使用Python代码计算图片中不同颜色的面积包括以下几个步骤：加载图片、颜色空间转换、颜色阈值分割、面积统计。其中，一个重要的步骤是通过颜色阈值分割技术，该技术涉及将图像中特定颜色或颜色范围的像素分离出来。常用的处理库如OpenCV，它提供了强大的函数来实现色彩检测和面积计算。

首先是获取色彩分布数据，变换颜色空间（例如从BGR或RGB转换到HSV空间）以更好地表征颜色，在HSV空间中，颜色的各个成分都是分离的，这有助于更准确地识别和分割颜色。

一、安装必要的库

在开始编写代码之前，确保已经安装了Python及相关图像处理库，如OpenCV。如果没有安装，可以通过pip安装：

pip install opencv-python

二、图片的加载与预处理

首先需要加载图片并对其进行预处理；预处理通常包括灰度转换、噪声去除等。

import cv2
import numpy as np
加载图片
image = cv2.imread('path_to_image.jpg')
将BGR图片转换为HSV颜色空间
hsv_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)

三、颜色阈值分割

接着，根据色彩阈值来分割图像。这涉及到设定HSV颜色空间中颜色的最小和最大阈值，并通过这些阈值提取对应颜色的区域。这一步骤是通过OpenCV的inRange()函数完成的。

# 定义颜色的最小和最大阈值（以某种颜色为例）
lower_blue = np.array([110,50,50])
upper_blue = np.array([130,255,255])
根据阈值得到相应颜色区域的掩码
mask = cv2.inRange(hsv_image, lower_blue, upper_blue)
将掩码和原图做AND操作，提取彩色部分
color_segment = cv2.bitwise_and(image, image, mask=mask)

四、计算颜色区域面积

得到颜色的掩码后，计算该颜色面积的步骤如下：

# 计算掩码白色（色彩所在区域）的像素点个数，即为该颜色区域的面积（像素单位）
area = cv2.countNonZero(mask)
print(f'{area} pixels')

五、多颜色面积统计

对于图片中不同颜色的面积统计，我们可以对每种颜色分别进行阈值分割和面积计算。

def calculate_area_of_color(hsv_image, lower_color, upper_color):
    mask = cv2.inRange(hsv_image, lower_color, upper_color)
    return cv2.countNonZero(mask)
例如，计算红色和绿色的面积
lower_red = np.array([0,120,70])
upper_red = np.array([10,255,255])
red_area = calculate_area_of_color(hsv_image, lower_red, upper_red)
lower_green = np.array([50,100,100])
upper_green = np.array([70,255,255])
green_area = calculate_area_of_color(hsv_image, lower_green, upper_green)
print(f'Red area: {red_area} pixels')
print(f'Green area: {green_area} pixels')

六、面积的可视化

最后，我们可以将结果可视化。这一步骤可以通过创建掩码区域的轮廓或在原图上使用绘图函数来实现。

# 找到掩码的轮廓并绘制出来
contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cv2.drawContours(image, contours, -1, (255,0,0), 3)
显示结果图像
cv2.imshow('Color Areas', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这样就完成了使用Python和OpenCV计算和显示图片中不同颜色面积的过程。通过改变HSV颜色范围的界限，可以针对不同的颜色进行面积分析。