26|快速提取图片中的色块,模仿一张大师的照片
尹会生
该思维导图由 AI 生成,仅供参考
你好,我是尹会生。
当你进行工作汇报使用各种图表时,除了要考虑精确的数据、正确的结论外,合理的配色方案也是精确表达数据的重要部分。
正确的配色不但能让用户更容易 get 到你演示产品的商业用途,还能为你的数据增光添彩。而不合理的配色,不但会降低用户对你演示产品的兴趣,还容易产生误解。
因此你要为你的数据搭配上合适的色彩方案,来增加数据的表现力。那么你要不要找专门的美工或自己分析那些商业模版用了什么配色呢?其实这两点都不需要,有很多设计高手和名画大师已经为我们提供了太多经典的作品了,我们只需要使用相似的配色,将这些配色应用到你的演示图片和文稿中,就能实现非常好的配色方案了。
我今天就来教你一种利用 Pillow 库自动分析图片中出现最多的颜色,并自动提取出来的方法。当你再遇到那些为配色发愁的工作场景,就可以找一个你喜欢的商业模版进行模仿了。
在本节课,我打算使用一幅莫奈的名画《日出·印象》来教你,如何使用 Pillow 库提取图片中被用到最多的五种颜色并将它们作为色块标注在图片上。下面的截图就是我们要实现的最终效果,接下来我就教你如何来实现它。
安装 Pillow
在进行图片的大小、格式以及颜色调整时,我们通常选择 Pillow,它是 Python 用于图片处理的第三方库。
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AI
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使用Python的Pillow库可以快速提取图片中的主要色块,并模仿大师的照片。文章详细介绍了Pillow库的安装和使用方法,重点讲解了将图片颜色转换为数据的过程,包括图片位深度的概念和转换为8位图像的步骤。作者提出了提取色块的四个步骤,包括转换为8位图像、使用调色板的索引进行排序、提取前五个索引对应的颜色以及将色块与图片整合。通过这些步骤,读者可以学会如何利用Pillow库自动分析图片中出现最多的颜色,并将其提取出来,从而实现非常好的配色方案。文章还强调了正确的配色方案对于数据表达的重要性,适合对Python图像处理感兴趣的读者阅读学习。整体而言,本文内容详实,展示了如何将非数字化的元素转化为可量化的数字,为读者提供了在计算机中对非数字化对象进行自动化操作的思路。
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