[PIL / colorthief / extcolors] 이미지 내 주요 색 추출 (Extracting dominant colors in image python)

 

1. ColorThief

PIL, python을 기반으로 하고 있는 모듈로 특정 이미지 내 color palette를 추출하거나 대표 컬러를 추출할 수 있음.

설치 방법은 아래 PIP 명령어 참고

$pip install colorthief

사용법은 아래와 같다

ColorThief 설치 후, 이미지를 colorthief 객체에 넣어준다.

get_color 함수와 get_palette함수로 원하는 컬러를 얻어온다.

각 함수에 대한 자세한 설명은 다음 링크를 참고하자.

GitHub - fengsp/color-thief-py: Grabs the dominant color or a representative color palette from an image. Uses Python and Pillow

 

간단하게 get_color는 가장 지배적인 컬러하나를 return하고, quality가 1일수록 가장 정답에 가깝게 뽑아낸다.

(화려한 이미지에서 quality를 1로 놓고 추출할 경우, 처리 속도가 느릴 수 있는데 이 처리속도를 해결하기 위한 방법 / 10, 100, 값이 커지면 커질수록 빨리 return한다고 하지만, 퀄리티는 보장하지 X)

 

get_palette는 원하는 컬러 개수대로 구성하는 컬러 파레트를 추출해준다.

 

아래는 샘플 코드다.

test.png

from colorthief import ColorThief
import matplotlib.pyplot as plt

color_thief = ColorThief("./test.png")

# get the dominant color
dominant_color = color_thief.get_color(quality=1)
# dominant_color는 (R, G, B)로 구성된 3 x 1 tuple을 return

palette = color_thief.get_palette(color_count=3)
# palette 는 N개의 컬러를 list에 담아 return


print(dominant_color)
#(111, 195, 227)

print(palette)
#[(20, 17, 21), (111, 195, 227), (194, 81, 78), (91, 145, 145)]

plt로 시각화 해보면 다음과 같은 것을 확인할 수 있다

 

근데 나는 특정 이미지 path가 아니라 코드 내에서 발생한 image 객체(like 일부 영역만 crop한 image)로부터 palette를 추출하고 싶었다.

다른 방식을 찾아보니 아래 패키지가 더 활용성면에서 좋다는 것을 발견했다.

 

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2. ExtColors

 

동일하게 pip로 패키지를 다운받는다

$ pip install extcolors

 

상세한 코드는 하단 github 에서 참고하면 되고, 아까와 동일하게 palette를 추출할 수 있다.

GitHub - CairX/extract-colors-py: Extract colors from an image. Colors are grouped based on visual similarities using the CIE76

# 이미지 경로로 전달할 때
palette = extcolors.extract_from_image(bg_path, tolerance = 12, limit = 6)

# 이미지 객체로 전달할 때
colors, pixel_count = extcolors.extract_from_image(img)

 

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참고자료 : 

https://stackoverflow.com/questions/3241929/python-find-dominant-most-common-color-in-an-image

Python - Find dominant/most common color in an image

 

https://towardsdatascience.com/image-color-extraction-with-python-in-4-steps-8d9370d9216e

Image Color Extraction with Python in 4 Steps