PIL？与えられたRGB値のすべてのピクセルを抽出する

Question

厳密に22色（それぞれが明確なRGB値を持つ）の画像（.tiffまたはgeotiffファイル）が与えられた場合、それらを22個の別個の画像それぞれには特定のRGB値を持つピクセルのみが含まれていますか？

Answer 1

これはピクセル単位で行われ、画像内の任意の数の色に対して機能します（ただし、多くの色や大きな画像では遅くなることがあります）。また、パレット画像（それを変換する）にも使用できます。

import Image 

def color_separator(im): 
    if im.getpalette(): 
     im = im.convert('RGB') 

    colors = im.getcolors() 
    width, height = im.size 
    colors_dict = dict((val[1],Image.new('RGB', (width, height), (0,0,0))) 
         for val in colors) 
    pix = im.load()  
    for i in xrange(width): 
     for j in xrange(height): 
      colors_dict[pix[i,j]].putpixel((i,j), pix[i,j]) 
    return colors_dict 

im = Image.open("colorwheel.tiff") 
colors_dict = color_separator(im) 
#show the images: 
colors_dict.popitem()[1].show() 
colors_dict.popitem()[1].show() 

1. 色数が指定できる最大値を（超えない限り、タプルとして、im.getcolors()戻っ画像内のすべての色のリストと、それらが発生する回数を呼び出すと、デフォルト〜256）。
2. 次に、イメージ内の色と空のイメージの対応する値をキーにして辞書colors_dictを作成します。
3. 次に、すべてのピクセルの画像を繰り返し、各ピクセルの適切な辞書エントリを更新します。このようにすると、画像を1度だけ読む必要があることを意味します。画像を読み取るときにピクセルアクセスを高速化するためにload()を使用します。
4. color_separator()は、イメージのすべての固有の色でキー入力されたイメージの辞書を返します。

それはより速くあなたがcolors_dict内のすべての画像のためのload()を使用することができますが、画像は多くの色を持っているし、大きい場合には、大量のメモリを消費する可能性があるので、あなたは少し注意する必要があるかもしれないようにします。これが問題でない場合、（colors_dictの作成後に）追加：

fast_colors = dict((key, value.load()) for key, value in colors_dict.items()) 

とスワップ：

colors_dict[pix[j,i]].putpixel((j,i), pix[j,i]) 

用：

fast_colors[pix[j,i]][j,i] = pix[j,i] 

22色の画像：

を

22色分解画像：

あなたは22枚の画像、たとえば、黄色と赤のもののいくつかを組み合わせただろうか210だから、