💦 简单颜色提取器实现

我们先实现一个简单颜色提取器。它的功能是，每次我们单击图像中的某个位置，该像素的 RGB 通道会保存到我们的剪贴板中，然后我们可以将该值粘贴到笔记本中。

我们先构建一个 onclick 函数，每次单击图像时都会运行此程序。我们获取点击的 x 和 y 坐标，然后得到该坐标处像素的 RGB 通道值，并将其作为字符串保存到剪贴板。完整的代码如下：

def onclick(event):
    global img
    # get x,y of click
    x = round(event.xdata)
    y = round(event.ydata)
    # get RGB values
    rgb = img[y][x]
    # save to clip board
    pyperclip.copy(str(rgb))

我们要使用上面这个函数，我们首先使用 matplotlib 创建一个图形，然后设置该图的交互功能，将 onclick 函数作为参数传入，这样我们每次点击就会调用上述函数进行颜色提取。

%matplotlib notebook
global img
fig = plt.figure(figsize=(5,5))
#Add an interactive widget to figure 
cid = fig.canvas.mpl_connect('button_press_event', onclick)
#Load image and add count
path = img_path[0]
img = mpimg.imread(path)
plt.imshow(img)
plt.show()

注意：上述代码的第2行使用了全局变量，这样就可以在 onclick 函数中更新这些变量。

💦 复杂颜色提取器实现

下面我们来构建一个复杂颜色提取器，它实现的功能如下图所示：我们多次点击不同图像的多个位置，我们会按照顺序编号和记录颜色（注意颜色框左上角的红色数字），并把颜色保存到列表中。

我们还是需要构建 onclick 函数，和之前的简单颜色提取器有点类似，这里的主要区别在于我们不直接保存 RGB 通道值，而是调用 change_choice 来调整右侧显示的提取颜色。

def onclick(event):
    global img
    global rgb
    # get x,y of click
    x = round(event.xdata)
    y = round(event.ydata)
    # get RGB values
    rgb = img[y][x]
    #Update second plot with colour
    change_choice()

我们再定义一个函数 onpress ，它会在按下键盘时运行。这个函数在按下了不同键的情况下做不同的处理：（ change_image 和 change_choice 会分别用于更新图片和更新显示颜色框，在后续会定义）

n ：运行 change_image 函数。
c ：我们将 RGB 通道值保存到剪贴板和颜色列表中，接着运行 change_choice 函数。

具体代码实现如下：

def onpress(event):
    global rgb
    global colours
    #Get key 
    key = event.key
    if key == 'n':
        change_image()
    elif key == 'c':
         # save to clip board
        pyperclip.copy(str(rgb))
        # add to list of colours
        colours.append(rgb)
        change_choice()

change_choice 函数用于更新右侧颜色框。右侧的颜色框有与图像框相同的尺寸，并且根据当前全局 rgb 值进行颜色显示。

def change_choice():
    global img
    global ax
    global colours
    global rgb
    # remove previous count
    for txt in ax[1].texts:
        txt.set_visible(False)
    # create array of colour choice
    dims = np.shape(img)
    col = np.array([[rgb]*dims[0]]*dims[1])
    ax[1].imshow(col)
    # update colour count
    ax[1].text(0, 15, len(colours),color='r',size=20)
    plt.show()

change_choice 函数在2处调用和执行：

点击图片时调用的onclick函数中，它完成全局 rgb 更新并调整框中的颜色。
调用 onpress 函数并按下“c”时，这里颜色列表的长度+1，颜色计数也会改变。

接下来我们定义 change_image 函数。我们在按下“n”时会调用它更新图像框。代码如下：

def change_image():
    global img_path
    global img
    global ax
    global rgb
    # close all open plots
    plt.close('all')
    fig,ax = plt.subplots(1,2,figsize=(10,5))
    # add an interactive widget to figure 
    cid = fig.canvas.mpl_connect('button_press_event', onclick)
    cid2 = fig.canvas.mpl_connect('key_press_event', onpress)
    # load random image
    path = random.choice(img_path)
    img = mpimg.imread(path)
    ax[0].imshow(img)
    # reset the colour window
    rgb = [255,255,255]
    change_choice()

我们可以通过运行 change_image 函数来启动颜色选择器，如下：

%matplotlib tk
global img_path
global colours
colours = []
# load image paths
read_path = "../../data/birds/"
img_path = glob.glob(read_path + "*.jpg")
# start widget
change_image()

接下来当你就可以使用这个复杂颜色提取器啦，在您遍历图像并保存颜色时，颜色列表随之更更新，我们在下图的 colours 里可以看到提取的颜色构建的rgb值序列。

参考资料

📘 Kaggle 100 种鸟数据集 ： https://www.kaggle.com/datasets/gpiosenka/100-bird-species
📘 Python3◉技能提升系列 ： https://www.showmeai.tech/tutorials/56
📘 数据科学工具库速查表 | Matplotlib 速查表 ： https://www.showmeai.tech/article-detail/103

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