Python PIL检测图像是完全黑色还是白色

Question

使用Python Imaging Library PIL如何检测某个图像的所有像素是黑色还是白色？

〜〜更新

条件:不迭代每个像素!

Answer 1

if not img.getbbox():

...将测试图像是否完全是黑色.(Image.getbbox()返回falsy None如果有在图像中没有非黑色像素,否则返回点的元组,其是truthy.)要测试的图像是否完全是白色的,第一反转它:

if not ImageChops.invert(img).getbbox():

你也可以使用img.getextrema().这将告诉您图像中的最高和最低值.为了最容易地使用它,您应该首先将图像转换为灰度模式(否则极值可能是RGB或RGBA元组,或单个灰度值或索引,您必须处理所有这些).

extrema = img.convert("L").getextrema()
if extrema == (0, 0):
    # all black
elif extrema == (1, 1):
    # all white

后一种方法可能会更快,但在大多数应用程序中你都不会注意到(两者都会非常快).

以上技术的单行版本,可测试黑色或白色:

if sum(img.convert("L").getextrema()) in (0, 2):
    # either all black or all white

是的,一年半前Pillow在我的眼前.如果他们决定将图像值表示为字节而不是0.0到1.0范围内的浮点数,我不会感到惊讶.但是,这些技术中的任何一种都很容易适应所使用的任何值. (2认同)

Answer 2

扩展到Kindall:如果你看一个名为img的图像:

extrema = img.convert("L").getextrema()

它为您提供了图像中的一系列值.因此全黑图像将是(0,0)并且全白图像是(255,255).所以你可以看看:

if extrema[0] == extrema[1]:
    return("This image is one solid color, so I won't use it")
else:
    # do something with the image img
    pass

当我从一些数据创建缩略图并希望确保它正确读取时对我很有用.

Answer 3

from PIL import Image
img = Image.open("test.png")
clrs = img.getcolors()

clrs 包含 [("num of occurences","color"),...]

通过检查len(clrs) == 1可以验证图像是否仅包含一种颜色，并且通过查看其中的第一个元组的第二个元素clrs可以推断出颜色。

如果图像包含多种颜色，那么如果99％的像素共享相同的颜色，那么通过考虑出现的次数，您还可以处理几乎完全单色的图像。