图片主色调自动识别-基于python

背景说明：基于python进行图片识别，通过图片的设计预测用户的行为。首先需要两种数据：1、用户行为数据，来源于消费者/用户的点击率、注视时间、下载率等数据；2、客观数据，图片的RGB值/HSV值。由于数据的限制，本文仅分析如何使用自动识别客观数据，即图片的主色调这一部分。

方案选择：

方案一：python+k-means聚类分析

python采用Delta E equations和colormath包来计算图片颜色和基础颜色之间的视觉差异程度。

方案二、python识别主色调+神经网络模型

import os

n=range(1,100)

for filename in os.listdir(r"C:\Users\***\Desktop\media"):

if filename.endswith('png'):

if filename.endswith(n):

doc=open("text.txt","w")

from haishoku.haishoku import Haishoku

png==filename.endswith('png')

dominant = Haishoku.getDominant(png)

print (dominant)

print(dominant,file=doc)

doc.close()

RGB转HSV

import os

for filename in os.listdir(r"C:\Users\谭泽宇\Desktop\haishoku-master"):

doc=open("text.txt",'a')

if filename.endswith('png'):

print (filename)

from haishoku.haishoku import Haishoku

png=filename

dominant = Haishoku.getDominant(png)

print (dominant)

print(png,dominant,file=doc)

doc.close()

r,g,b=dominant

print(r,g,b)

r, g, b = r/255.0, g/255.0, b/255.0

mx = max(r, g, b)

mn = min(r, g, b)

df = mx-mn

if mx == mn:

h = 0

elif mx == r:

h = (60 * ((g-b)/df) + 360) % 360

elif mx == g:

h = (60 * ((b-r)/df) + 120) % 360

elif mx == b:

h = (60 * ((r-g)/df) + 240) % 360

if mx == 0:

s = 0

else:

s = df/mx

v = mx

print(h,s,v)