如何使用 Python 检查 PNG 是否具有某种 RGB 颜色？答案

【问题标题】：How to check if a PNG has a certain RGB color using Python?如何使用 Python 检查 PNG 是否具有某种 RGB 颜色？
【发布时间】：2020-07-12 16:23:46
【问题描述】：

我有一个.png 文件，我想扫描图像以检查其中是否有某个 RGB 值。例如，假设我有一张图像，并且想要检查 RGB 值 (255, 0, 0) 是否在图像中的某个位置。我将如何在 Python 中执行此操作？谢谢！

【问题讨论】：

标签： python python-3.x image colors png

【解决方案1】：

我建议你使用PIL-Getpixel 或PIL-Getdata

from PIL import Image

im = Image.open('whatever.png').convert("RGB")

# get pixels
pixels = [im.getpixel((i, j)) for j in range(im.height) for i in range(im.width)]

# or
pixels = [i for i in im.getdata()]

#check if tuple of pixel value exists in array-pixel

print((255, 0, 0) in pixels) #True if exists, False if it doesn't

【讨论】：

嗯...这似乎是一个不错的方法，但是对于更大的文件需要多长时间？
在我这样做之前最好在 png 上使用缩略图方法，以提高运行时间。
这是 PIL 库的文档。要回答你的问题，这取决于你有多少内存，你的 png 文件有多大。我不知道你在用图像做什么，但如果可能的话，你可以一点一点地阅读它，并使用 python 生成器，一次看到你的图像一个像素值。
我在一张完全是红色的 (255, 0, 0) 图像上进行了测试，但它仍然返回 false...您在代码中输入错误了吗？
这样，您的答案将被标记为最佳 :D 谢谢！

【解决方案2】：

这应该可行..

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread(r'circle.png')
ind = np.where((img[:, :, 0]==255) & (img[:, :, 1]==0) & (img[:, :, 2]==0))
answer = list(zip(ind[0], ind[1]))
print(answer) # Prints row and column indices in tuples

【讨论】：

非常感谢！你能解释一下每一行的作用吗？
如何更改我要查找的颜色？
为什么要导入torch？此外，考虑到语法，answer = list(zip(*ind)) 是首选。
前两行用于导入。 cv2 用于 OpenCV 包。参考：docs.opencv.org/master/d0/de3/tutorial_py_intro.html
第 4 行读取图像。参考：docs.opencv.org/2.4/modules/highgui/doc/…。图像被读取为一个 numpy nd 数组，形状为 [height, width, channels]。通道维度表示图像中使用的原色。第五行挑选出在第 0、第 1 和第 2 位置具有所需值的 numpy 数组的索引。相应地更改值以找到相关像素。第六行将索引收集到（行，列）元组中，因此它是具有所需像素的元组列表。然后打印出来。

【解决方案3】：

您可以使用cv2 包加载图像，并使用numpy 将其作为数组进行搜索：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('one.png')

pixel = img[801,600]

print (pixel) # pixel value i am searching for

def search_array():
    pixel_tile = np.tile(pixel, (*img.shape[:2], 1))
    diff = np.sum(np.abs(img - pixel_tile), axis=2)
    print("\n".join([f"SUCCESS - {idx}" for idx in np.argwhere(diff == 0)]))

if __name__ == "__main__":
    search_array()

摘自我的回答here。

【讨论】：

非常感谢！您能否解释一下这些线条的作用，以便我更好地理解发生了什么，这样我就可以使它们适应以后的问题：D
@ThatComputerGuy 是的，它会从您想要查找的像素中减去图像中的所有像素。然后，它报告它在绝对差中找到的所有零的位置。 np.tile 将像素扩展到所有值，np.sum 将 RGB 值折叠到一个通道（绝对差意味着零只是零的总和），np.argwhere 在值为零的情况下给出位置.
如何更改我正在寻找的颜色？

【解决方案4】：

我有 numpy 的替代解决方案。

import cv2
import numpy as np

im = cv2.imread('your_image.png')

print('Your color is in the image', (im == (255, 0, 0)).all(axis=-1).max())

test == (255, 0, 0) 检查是否有任何颜色通道等于元组(255, 0, 0) 的相应条目。如果所有这 3 个条目评估为真，则相应位设置为 True。如果结果数组test.shape[0:2] 中的任何位为真，那么这就是结果。

【讨论】：