如何取出使用OpenCV截取的螢屏截圖的平均顏色？

我正在嘗試開發一種根據顯示幕顏色更改 RGB LED 燈條的設備。為此，我計劃截取螢屏并標準化/取顯示幕中各個像素顏色的平均值。我在標準化影像和取出影像的平均顏色時遇到問題。這是我正在使用的代碼。

import numpy as np
import cv2
import mss
import time  


def getAverageColor(frame):
    (B, G, R) = 0, 0, 0
    for i in frame:
        for j in i:
            B  = j[0]
            G  = j[1]
            R  = j[2]
    B /= len(frame) * len(frame[0])
    G /= len(frame) * len(frame[0])
    R /= len(frame) * len(frame[0])
    return (B, G, R)



with mss.mss() as sct:
    # Grab frames in an endless lopp until q key is pressed
        time.sleep(2)
        # Itterate the list of monitors, and grab one frame from each monitor (ignore index 0)
        for monitor_number, mon in enumerate(sct.monitors[1:]):
            monitor = {"top": mon["top"], "left": mon["left"], "width": mon["width"], "height": mon["height"], "mon": monitor_number}  # Not used in the example

            # Grab the data
            img = np.array(sct.grab(mon)) # BGRA Image (the format BGRA, at leat in Wiqndows 10).
            print(getAverageColor(img))
            # Show down-scaled image for testing
            # The window name is img0, img1... applying different monitors.
            cv2.imshow(f'img{monitor_number}', cv2.resize(img, (img.shape[1]//4, img.shape[0]//4)))
            key = cv2.waitKey(1)
            if key == ord('q'):
                break

cv2.destroyAllWindows()

該程式運行良好，但我想問一下是否有任何方法可以去除 openCV 本身的平均顏色，因為我的方法不是很好推薦，因為它的處理速度可能非常慢。不要添加這個，但代碼也不是很準確。

uj5u.com熱心網友回復：

在 Python 中使用串列和回圈進行影像處理for效率低、速度慢且容易出錯。嘗試使用 Numpy 或矢量化庫，例如OpenCV、scikit-image、wand或PIL/Pillow。

制作一個從石灰綠到黃色的示例漸變影像影像，即沒有藍色、純綠色和紅色漸變，這將為我們提供簡單、易于檢查的方法：

magick -size 256x256 gradient:lime-yellow png24:start.png

現在使用 Numpy 獲取所有三個通道的方法：

import cv2
import numpy as np

# Load image
im = cv2.imread('start.png')

print(im.shape)       # prints (256, 256, 3)

meanBlue  = np.mean(im[...,0])     # gets value=0
meanGreen = np.mean(im[...,1])     # gets value=255.0
meanRed   = np.mean(im[...,2])     # gets value=127.5

uj5u.com熱心網友回復：

我已經更新了函式 getAverageColor，想法是找到主色。我相信這會提供更好的顏色選擇。時間是個問題，我會更新以防萬一我能找到讓它更快的方法。

import pandas as pd
from scipy.cluster.vq import whiten
from scipy.cluster.vq import kmeans
# import matplotlib.pyplot as plt


def getAverageColor(frame):
  r = []
  g = []
  b = []
  print("Frames")
  for row in frame:
      for temp_r, temp_g, temp_b, temp in row:
          r.append(temp_r)
          g.append(temp_g)
          b.append(temp_b)
  
  df = pd.DataFrame({'r' : r, 'g' : g, 'b' : b})
    
  df['scaled_r'] = whiten(df['r'])
  df['scaled_b'] = whiten(df['b'])
  df['scaled_g'] = whiten(df['g'])
    
  cluster_centers, _ = kmeans(df[['scaled_r', 'scaled_b', 'scaled_g']], 3)
    
  dominant_colors = []
    
  r_std, g_std, b_std = df[['r', 'g', 'b']].std()
    
  for cluster_center in cluster_centers:
      red_scaled, green_scaled, blue_scaled = cluster_center
      dominant_colors.append((red_scaled * r_std / 255, green_scaled * g_std / 255, blue_scaled * b_std / 255))
  
  print("Dominant", dominant_colors)
  return(dominant_colors[0])
  # plt.imshow([dominant_colors])
  # plt.show()

uj5u.com熱心網友回復：

我想用我想出的一個簡單的解決方案來回答這個問題。這可能不是這個問題的最佳解決方案，但它對我的用例來說足夠快了。如果有人可以改進我的解決方案，我將不勝感激。

 def getAverageColor(frame):
        r = []
        g = []
        b = []
        print("Frames")
        for row in frame:
            for pixel in row:
                r.append(pixel[0])
                g.append(pixel[1])
                b.append(pixel[2])

        r_mean = np.mean(r)
        g_mean = np.mean(g)
        b_mean = np.mean(b)
    
        return(r_mean, g_mean, b_mean)

這去掉了所有像素的平均值，并且不像之前定義的解決方案那樣只回傳一個平均顏色，在 90% 的情況下它只是一個棕色陰影。

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