python 提取出图片特定区域的平均rgb值

首先原图如下：需要提取出十字架顶端的四个圆区域带颜色的平均rgb值，如果是白色的就不参与计算

import cv2
import numpy as np
import imagesize
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as pltdef mean_rgb(path,left, upper, right, lower):"""所截区域图片保存:param path: 图片路径:param left: 区块左上角位置的像素点离图片左边界的距离:param upper：区块左上角位置的像素点离图片上边界的距离:param right：区块右下角位置的像素点离图片左边界的距离:param lower：区块右下角位置的像素点离图片上边界的距离故需满足：lower > upper、right > left"""img = Image.open(path)  # 打开图像box = (left, upper, right, lower) #需要裁剪的图片区域roi = img.crop(box)rgb_im = roi.convert('RGB')# #展示裁剪后的图片区域# plt.imshow(roi)# plt.axis('off')# plt.show()#计算裁剪后的图片区域的平均rgb值s1=[]s2=[]s3=[](w,h)=rgb_im.sizefor i in range(w):  #for j in range(h):r, g, b = rgb_im.getpixel((i, j)) #读取每一点的RGB值#黑色rgb（0，0，0），s1\s2\s3中均不包含黑色区域的rgb值if r>0:s1.append(r)if g>0:s2.append(g)if b>0:s3.append(b)#计算平均r值if len(s1)==0 :r_mean=0else:r_mean=np.mean(s1)#计算平均g值if len(s2)==0:g_mean=0else:g_mean=np.mean(s2)#计算平均b值if len(s3)==0:b_mean=0else:b_mean=np.mean(s3)print(r_mean,g_mean,b_mean) #输出rgb平均值   src = cv2.imread(r"2.jpg")#这里原图像路径,cv2.imread()接口读图像，读进来直接是BGR 格式数据格式在 0~255
# cv2.namedWindow("input", cv2.WINDOW_AUTOSIZE)
# cv2.imshow("input", src)
"""
提取图中的圆
"""
hsv = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2HSV)#BGR转HSV
low_hsv = np.array([10,40,46])#这里要根据HSV表对应，填入三个min值
high_hsv = np.array([165,255,255])#这里填入三个max值
mask = cv2.inRange(hsv,lowerb=low_hsv,upperb=high_hsv)#提取掩膜mask_img = cv2.add(src, np.zeros(np.shape(src), dtype=np.uint8), mask=mask)
#这个是把掩模图和原图进行叠加，获得原图上掩模图位置的区域
mask_img=cv2.cvtColor(mask_img,cv2.COLOR_BGR2BGRA)# cv2.imshow("image",mask_img)
cv2.imwrite('result1.png',mask_img)
# cv2.waitKey(0)
# cv2.destroyAllWindows()#分别求四个圆区域的平均rgb值
Dir='result1.png'
w,h=imagesize.get(Dir) #w为图片宽度，h为图片高度
print("最左侧圆区域的rgb平均值")
mean_rgb(Dir,0,0,round(w/3),h)
print("最右侧圆区域的rgb平均值")
mean_rgb(Dir,round(2*w/3),0,w,h)
print("最上面圆区域的rgb平均值")
mean_rgb(Dir,0,0,w,round(h/3))
print("最下面圆区域的rgb平均值")
mean_rgb(Dir,0,round(2*h/3),w,h)

输出结果如下：

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