我們?cè)诶?a href="http://wenjunhu.com/tags/python/" target="_blank">Python進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時(shí),有著大量的高質(zhì)量庫(kù)可以用,比如: Matplotlib 、 seaborn 、 Plotly 、 Bokeh 、ggplot等等。但圖表好不好看,配色占一半。如果沒(méi)有良好的審美觀,很容易做出來(lái)的東西辣眼睛……
所以想做好數(shù)據(jù)可視化,就要有合適的配色方案。除了可以借鑒參考配色網(wǎng)站的案例,也可以自己自定義一套配色方案。
如何去自定義呢?
我倒是有一個(gè)想法,配色的美感需要培養(yǎng),但在一開(kāi)始可以在優(yōu)秀的作品上尋找靈感,比如經(jīng)典電影、海報(bào)、風(fēng)景圖、Logo等等,這些都是絕佳的參考。
那么,我們用Python能不能做到呢?
答案當(dāng)然是可以,畢竟Python除了不能生孩子,什么都能做!
提取圖片中的配色
在Python中對(duì)圖片進(jìn)行操作,最常用的兩個(gè)模塊就是PIL和opencv了。所以一開(kāi)始我的方案是,用Python庫(kù)打開(kāi)圖片,然后遍歷像素顏色,最后按照色彩比例進(jìn)行排序,即可得到該圖片的配色方案。
結(jié)果做到一半,我發(fā)現(xiàn)自己忽略了一件事。大家都知道,Python 是一門(mén)優(yōu)雅的語(yǔ)言,簡(jiǎn)潔的語(yǔ)法,強(qiáng)大的功能。同時(shí)它還有擁有極其豐富的第三方庫(kù),這些庫(kù)幾乎都可以在github 或者 pypi上找到源碼。
于是我搜了一下,確實(shí)有相關(guān)的庫(kù)可以提取圖片中的配色,那我們就不用重復(fù)造輪子了。
這個(gè)模塊就是—— Haishoku ,可以用于從圖像中獲取主色調(diào)和主要配色方案。
具體用法,還是先安裝
pip install haishoku
將前文提到的海上夕陽(yáng)圖,保存到本地并命名為test.png
。
from haishoku.haishoku import Haishoku
image = 'test.png'
haishoku = Haishoku.loadHaishoku(image)
導(dǎo)入模塊,運(yùn)行代碼會(huì)返回一個(gè)Haishoku實(shí)例,你可以通過(guò)實(shí)例屬性haishoku.dominant
和 haishoku.palette
,從而直接獲取到對(duì)應(yīng)的主色調(diào)和配色方案。
主色調(diào)
首先,要怎么獲取圖片的主色調(diào)呢?
print(haishoku.dominant)
這返回了一個(gè)結(jié)構(gòu)為 (R, G, B) 的元組,就是該圖片的主色調(diào)。
運(yùn)行下面這行代碼
Haishoku.showDominant(image)
則會(huì)打開(kāi)一個(gè)臨時(shí)文件,用來(lái)預(yù)覽主色調(diào)的顏色。
主色調(diào)(最多的顏色)
配色方案
#獲取配色方案
pprint.pprint(haishoku.palette)
返回一個(gè)結(jié)構(gòu)為:[(R, G, B), (R, G, B), …] 最大長(zhǎng)度為8的數(shù)組。
這里使用了pprint
模塊,對(duì)于這種多層嵌套的元組,正好可以美觀地打印出來(lái)。
運(yùn)行下面這行代碼
Haishoku.showPalette(image)
則會(huì)打開(kāi)一個(gè)臨時(shí)文件,用來(lái)預(yù)覽圖片配色方案。(不會(huì)保存在本地)
就這樣,只需幾行代碼就提取到圖片中的配色方案,是不是很簡(jiǎn)單。
另外,Haishoku庫(kù)從v1.1.4
版本后,支持從 url 中直接加載圖像。
imagepath = 'https://img-blog.csdnimg.cn/20190222215216318.png'
haishoku = Haishoku.loadHaishoku(imagepath)
配色方案與可視化
通過(guò)前面的操作,我們就提取到了合適的配色,那么就實(shí)戰(zhàn)一下吧。
經(jīng)典電影、海報(bào)、風(fēng)景圖、Logo都是絕佳的參考對(duì)象。
所以這次,我選擇了Google的Logo,并提取到它的配色方案。
imagepath = 'google.png'
haishoku = Haishoku.loadHaishoku(imagepath)
pprint.pprint(haishoku.palette)
Haishoku.showPalette(imagepath)
那么,這套配色方案應(yīng)用到了數(shù)據(jù)可視化中,會(huì)是怎么樣呢??
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