问从实验室格式的图像中获取颜色列表

EN

1. get_histogram没有docstring。这个功能是做什么的？img参数应该传递什么样的对象？
2. 您可以导入skimage.io.imread和PIL.Image，但两者都不使用。
3. 这个评论似乎不相关：#柱状图= plt.hist(img.flatten()，bins=100，facecolor='green'，alpha=0.75)
4. 有两个无用的print语句。我假设这些都是调试会话遗留下来的，而您忘记了删除它们。您可能会发现学习使用Python调试器很有用，这将避免将print语句添加到代码中。
5. 这里有两项功能：(一)将图像中的颜色数据提取为Numpy数组；(二)将颜色数据从RGB转换为实验室色彩空间。把它们分开是有意义的(尤其是因为(ii)段是如此简单)。
6. 这个函数的名称很差:它实际上没有得到直方图。(因为您放弃了num数组中的颜色计数。)这让我想知道你在用这个函数做什么。
7. 您使用拼写"color“，但是调用的API使用拼写”color“。即使你更喜欢“颜色”的拼写，也最好保持一致。这样，遗忘和犯错的可能性就更小了。
8. 如果将Numpy数组传递给numpy.array函数，则从Python列表创建Numpy数组通常很简单。没有必要乱搞numpy.zeros和按列分配。

因此，我会写以下几点：

import numpy as np

def distinct_colors(img):
    """Return the distinct colors found in img.
    img must be an Image object (from the Python Imaging Library).
    The result is a Numpy array with three columns containing the
    red, green and blue values for each distinct color.

    """
    width, height = img.size
    colors = [rgb for _, rgb in img.getcolors(width * height)]
    return np.array(colors, dtype=np.uint8)

转换到实验室的颜色空间是如此简单，我不认为它需要一个功能。

更新

有一个小困难：skimage.color函数都需要一个三维或四维数组，因此只支持二维和三维图像。你的一系列不同的颜色是一个一维图像，所以它被拒绝了.但是，您可以很容易地使用numpy.reshape将其转换为第一个维度为1的二维图像，然后将其传递给rgb2lab，如下所示：

colors = distinct_colors(img)
rgb2lab(colors.reshape((1, -1, 3)))

或者，如果您希望第二维度为1，请使用.reshape((-1, 1, 3))。

(我个人认为skimage.color的行为是荒谬的。为什么它关心维度的数量？在代码中似乎没有任何明显的原因。也许值得提交一份错误报告？)