Python通过PIL获取图片的主要颜色并和颜色库进行对比的代码

import colorsys
def get_dominant_color(image):
颜色模式转换，以便输出rgb颜色值

image = image.convert('RGBA')

 
生成缩略图，减少计算量，减小cpu压力

image.thumbnail((200, 200))

max_score = None
dominant_color = None

for count, (r, g, b, a) in image.getcolors(image.size[0] * image.size[1]):
    # 跳过纯黑色
    if a == 0:
        continue

    saturation = colorsys.rgb_to_hsv(r / 255.0, g / 255.0, b / 255.0)[1]

    y = min(abs(r * 2104 + g * 4130 + b * 802 + 4096 + 131072) >> 13, 235)

    y = (y - 16.0) / (235 - 16)

    # 忽略高亮色
    if y > 0.9:
        continue

    # Calculate the score, preferring highly saturated colors.
    # Add 0.1 to the saturation so we don't completely ignore grayscale
    # colors by multiplying the count by zero, but still give them a low
    # weight.
    score = (saturation + 0.1) * count

    if score > max_score:
        max_score = score
        dominant_color = (r, g, b)

return dominant_color
 
</pre> 

 如何使用：
from PIL import Image
print  get_dominant_color(Image.open('logo.jpg'))</pre> 这样就会返回一个rgb颜色，但是这个值是很精确的范围，那我们如何实现百度图片那样的色域呢？？ 

 其实方法很简单，r/g/b都是0-255的值，我们只要把这三个值分别划分相等的区间，然后组合，取近似值。例如：划分为0-127,和128-255，然后自由组合，可以出现八种组合，然后从中挑出比较有代表性的颜色即可。 

 当然我只是举一个例子，你也可以划分的更细，那样显示的颜色就会更准确~~大家赶快试试吧