Вот пиксельный способ сделать это, который может работать с любым количеством цветов в изображении (хотя это может стать медленным для многих цветов и больших изображений). Он также будет работать для палитровых изображений (он их преобразует).
import Image
def color_separator(im):
if im.getpalette():
im = im.convert('RGB')
colors = im.getcolors()
width, height = im.size
colors_dict = dict((val[1],Image.new('RGB', (width, height), (0,0,0)))
for val in colors)
pix = im.load()
for i in xrange(width):
for j in xrange(height):
colors_dict[pix[i,j]].putpixel((i,j), pix[i,j])
return colors_dict
im = Image.open("colorwheel.tiff")
colors_dict = color_separator(im)
#show the images:
colors_dict.popitem()[1].show()
colors_dict.popitem()[1].show()
- Вызов
im.getcolors() возвращает список всех цветов на изображении и количество их повторений в виде кортежа, если только число цветов не превышает максимальное значение (которое вы можете указать, и по умолчанию 256).
- Затем мы создаем словарь
colors_dict, снабженный цветами на изображении и соответствующими значениями пустых изображений.
- Затем мы перебираем изображение для всех пикселей, обновляя соответствующую словарную запись для каждого пикселя. Выполнение этого означает, что нам нужно только один раз прочитать изображение. Мы используем
load() для ускорения доступа к пикселям при чтении изображения.
color_separator() возвращает словарь изображений, обозначаемый каждым уникальным цветом на изображении.
Чтобы сделать это быстрее, вы можете использовать load() для каждого изображения в colors_dict, но вам может потребоваться быть немного осторожнее, поскольку это может занять много памяти, если изображения имеют много цветов и имеют большой размер. Если это не проблема, добавьте (после создания colors_dict):
fast_colors = dict((key, value.load()) for key, value in colors_dict.items())
и своп:
colors_dict[pix[j,i]].putpixel((j,i), pix[j,i])
для:
fast_colors[pix[j,i]][j,i] = pix[j,i]
22 цветное изображение: 
22 цветных изолированных изображения:
