python如何判断图片为黑白还是彩色
基本原理
灰度图分两种情况:
单通道的图片
RGB 三通道的图片,但是每个通道的值相等
对于单通道的图片只需要判断图片的通道值是否为1
对于RGB模式的图片,情况稍稍复杂些。理论上只需判断RGB三个通道的值是否相等,但是现实中灰度图常常各通道间存在轻微差异,但是人眼难以察觉,依旧可以认为是灰度图。所以现实中,应该判断三个通道间的差异大小比较合理。
这里采取的策略是计算三个通道间像素值的差的方差的均值,小于一定阈值的就判断为灰度图。
实现
# 黑白照片(灰度图)识别
def isGrayMap(img, threshold = 15):"""入参:img:PIL读入的图像threshold:判断阈值,图片3个通道间差的方差均值小于阈值则判断为灰度图。阈值设置的越小,容忍出现彩色面积越小;设置的越大,那么就可以容忍出现一定面积的彩色,例如微博截图。如果阈值设置的过小,某些灰度图片会被漏检,这是因为某些黑白照片存在偏色,例如发黄的黑白老照片、噪声干扰导致灰度图不同通道间值出现偏差(理论上真正的灰度图是RGB三个通道的值完全相等或者只有一个通道,然而实际上各通道间像素值略微有偏差看起来仍是灰度图)出参:bool值"""if len(img.getbands()) == 1:return Trueimg1 = np.asarray(img.getchannel(channel=0), dtype=np.int16)img2 = np.asarray(img.getchannel(channel=1), dtype=np.int16)img3 = np.asarray(img.getchannel(channel=2), dtype=np.int16)diff1 = (img1 - img2).var()diff2 = (img2 - img3).var()diff3 = (img3 - img1).var()diff_sum = (diff1 + diff2 + diff3) / 3.0if diff_sum <= threshold:return Trueelse:return False
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