質問編集履歴
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問題点の追記
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File without changes
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@@ -302,6 +302,8 @@
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+
ユークリッド距離はそもそもの色が若干違う点、CIE94は大まかには合っているものの黒い斑点が多く入ってしまうこと、が問題点です。
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+
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1
2つめのソースコード追加(CIE94)、参考画像追加
test
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File without changes
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test
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@@ -102,7 +102,7 @@
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-
for x in range(im.size[
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+
for x in range(im.size[0]):
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106
106
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107
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for z in range(im.size[1]):
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108
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@@ -122,16 +122,158 @@
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```
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+
### 2つ目のソースコード
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+
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+
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+
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+
```Python
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+
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+
from PIL import Image
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+
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+
import numpy as np
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+
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+
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140
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+
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+
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+
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+
im=Image.open("base.jpg") #元画像base.jpg
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144
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+
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145
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+
new_im=Image.new('RGB',(im.size[0],im.size[1]), (255,255,255))
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146
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+
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147
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+
#元画像と同じ大きさ、背景白の新たな画像
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148
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+
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149
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+
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150
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+
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151
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+
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152
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+
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153
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+
def rgb_to_xyz(rgb): #rgb(255まで)→xyzの割合(0<=return<=1)を出す
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154
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+
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155
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+
a=[0.4124,0.3575,0.1805]
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156
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+
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157
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+
b=[0.2127,0.7152,0.0722]
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158
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+
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159
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+
c=[0.0193,0.1192,0.9504]
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160
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+
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161
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+
k=np.array([a,b,c]) #変換用倍率の行列
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162
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+
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163
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+
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164
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+
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165
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+
t=k.dot(np.array([x/255 for x in rgb]))
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166
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+
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167
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+
return (t[0]/0.9504,t[1]/1.0001,t[2]/1.0889)
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168
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+
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169
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+
#↑白(255,255,255)で(0.9504,1.0001,1.0889)なので割合として返す
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170
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+
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171
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+
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172
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+
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173
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+
def F(t): #L*a*b*用の関数
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174
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+
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175
|
+
if t>216/24389:
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176
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+
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177
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+
return 116*pow(t,1/3)-16
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178
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+
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179
|
+
else:
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180
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+
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181
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+
return 24389/27*t
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182
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+
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183
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+
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184
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+
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185
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+
def Lab(x,y,z): #xyz方式をL*a*b*に変換
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186
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+
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187
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+
L=F(y)
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188
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+
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189
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+
a=125/29*(F(x)-F(y))
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190
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+
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191
|
+
b=50/29*(F(y)-F(z))
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192
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+
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193
|
+
return (L,a,b)
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194
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+
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195
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+
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196
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+
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197
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+
def cos(a,b):
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198
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+
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199
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+
return sum([change(*a)[x]*change(*b)[x] for x in range(2)])
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200
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+
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201
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+
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202
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+
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203
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+
def C94(L1,a1,b1,L2,a2,b2):
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204
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+
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205
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+
k1=0.045
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|
206
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+
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207
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+
k2=0.015
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208
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+
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209
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+
kL=1
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210
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+
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211
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+
C1=(a1**2+b1**2)**(0.5)
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212
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+
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213
|
+
C2=(a2**2+b2**2)**(0.5)
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|
214
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+
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215
|
+
dC=C1-C2
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|
216
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+
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217
|
+
dH=((a1-a2)**2+(b1-b2)**2-dC**2)**(0.5)
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218
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+
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219
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+
Sc=1+k1*C1
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220
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+
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221
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+
Sh=1+k2*C2
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222
|
+
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223
|
+
return (((L1-L2)/kL)**2+(dC/Sc)**2+(dH/Sh)**2)**(0.5)
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224
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+
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225
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+
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226
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+
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227
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+
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228
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+
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229
|
+
def dis(a,b):
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230
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+
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231
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+
return sum([C94(*Lab(*rgb_to_xyz(a)),*Lab(*rgb_to_xyz(b))) for x in range(2)])
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232
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+
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233
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+
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234
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+
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235
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+
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236
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+
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237
|
+
palette=[(60, 60, 60), (120, 120, 120), (130, 130, 130), (90, 90, 90), (255, 255, 255), (130, 135, 145), (70, 175, 170), (190, 100, 130), (140, 60, 170), (100, 50, 40), (130, 130, 200), (40, 60, 40), (60, 100, 120), (80, 120, 170), (120, 40, 40), (90, 0, 0), (200, 0, 0), (170, 100, 40), (200, 185, 130), (120, 85, 60), (100, 70, 40), (80, 60, 40), (100, 140, 45), (115, 150, 70), (0, 170, 45), (100, 160, 20), (180, 180, 40), (200, 190, 60), (80, 100, 40), (0, 100, 0), (50, 70, 30), (40, 65, 40)]
|
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238
|
+
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239
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+
#↑用意した色のテンプレート(rgb)
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240
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+
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241
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+
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242
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+
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243
|
+
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244
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+
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245
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+
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246
|
+
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247
|
+
fn range(im.size[0]):
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248
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+
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249
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+
for z in range(im.size[1]):
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250
|
+
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251
|
+
rgb=im.getpixel((x,z))[0:3]
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252
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+
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253
|
+
m=[dis(rgb,p) for p in palette]
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254
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+
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255
|
+
#↑現在指定しているピクセルの色(rgb)とパレットそれぞれを比較したリスト作成
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256
|
+
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257
|
+
new_im.putpixel((x,z),palette[m.index(min(m))]) #作成したリストの最小値に値するタプルで色付け
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258
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+
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259
|
+
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|
260
|
+
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|
261
|
+
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|
262
|
+
|
|
263
|
+
new_im.save("output.jpg",quarity=90)
|
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264
|
+
|
|
265
|
+
|
|
266
|
+
|
|
267
|
+
|
|
268
|
+
|
|
269
|
+
|
|
270
|
+
|
|
271
|
+
```
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|
272
|
+
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|
273
|
+
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|
274
|
+
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|
275
|
+
|
|
276
|
+
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|
135
277
|
### 試したこと
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136
278
|
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137
279
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近い色を判定するために、まずrgbのタプル同士でのユークリッド距離として近い色を検出させました。
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@@ -145,3 +287,25 @@
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145
287
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最後に、現在のソースコードのようにrgb→xyz→L*a*b*方式に変換してユークリッド距離での判定をしました。
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146
288
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147
289
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これらのことを行なったのですが似たような色へと変換することが困難でした。
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290
|
+
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291
|
+
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292
|
+
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293
|
+
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294
|
+
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295
|
+
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296
|
+
|
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297
|
+
### 《追記分》
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298
|
+
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299
|
+
ユークリッド距離での判定がイマイチだったので、2つ目のソースコードでは以下のURLの「CIE94」を試しています。
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300
|
+
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301
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+
https://ja.m.wikipedia.org/wiki/色差
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302
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+
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303
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+
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304
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+
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305
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+
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306
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+
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307
|
+
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308
|
+
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309
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+
左(base.jpg)→右(output.jpg)です。それぞれ2つ試しています。
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310
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+
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311
|
+
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