使用Python的PIL模块来进行图片对比
在使用google或者baidu搜图的时候会发现有一个图片颜色选项，感觉非常有意思，有人可能会想这肯定是人为的去划分的，呵呵，有这种可能，但是估计人会累死，开个玩笑，当然是通过机器识别的，海量的图片只有机器识别才能做到。
那用python能不能实现这种功能呢？答案是：能
利用python的PIL模块的强大的图像处理功能就可以做到，下面上代码：
importcolorsys
defget_dominant_color(image):
#颜色模式转换，以便输出rgb颜色值
image=image.convert('RGBA')
#生成缩略图，减少计算量，减小cpu压力
image.thumbnail((200,200))
max_score=None
dominant_color=None
forcount,(r,g,b,a)inimage.getcolors(image.size[0]*image.size[1]):
#跳过纯黑色
ifa==0:
continue
saturation=colorsys.rgb_to_hsv(r/255.0,g/255.0,b/255.0)[1]
y=min(abs(r*2104+g*4130+b*802+4096+131072)>>13,235)
y=(y-16.0)/(235-16)
#忽略高亮色
ify>0.9:
continue
#Calculatethescore,preferringhighlysaturatedcolors.
#Add0.1tothesaturationsowedon'tcompletelyignoregrayscale
#colorsbymultiplyingthecountbyzero,butstillgivethemalow
#weight.
score=(saturation+0.1)*count
ifscore>max_score:
max_score=score
dominant_color=(r,g,b)
returndominant_color
如何使用：
fromPILimportImage
printget_dominant_color(Image.open('logo.jpg'))
这样就会返回一个rgb颜色，但是这个值是很精确的范围，那我们如何实现百度图片那样的色域呢？？
其实方法很简单，r/g/b都是0-255的值，我们只要把这三个值分别划分相等的区间，然后组合，取近似值。例如：划分为0-127,和128-255，然后自由组合，可以出现八种组合，然后从中挑出比较有代表性的颜色即可。
当然我只是举一个例子，你也可以划分的更细，那样显示的颜色就会更准确~~大家赶快试试吧
PS：通过pil生成缩略图的简单代码
如果是单纯地生成缩略图，我们可以通过pil很简单地办到,这段代码会强行将图片大小修改成250x156：
fromPILimportImage
img=Image.open('sharejs.jpg')
img=img.resize((250,156),Image.ANTIALIAS)
img.save('sharejs_small.jpg')