Esta es el arreglo más exacta que encomtrarás compartir, sin embargo estúdiala pausadamente y valora si se adapta a tu proyecto.
Solución:
Probé tu código de actualización y funcionó bien. Esto es exactamente lo que estoy intentando:
import PIL
from PIL import Image
from matplotlib import pyplot as plt
im = Image.open('./color_gradient.png')
w, h = im.size
colors = im.getcolors(w*h)
def hexencode(rgb):
r=rgb[0]
g=rgb[1]
b=rgb[2]
return '#%02x%02x%02x' % (r,g,b)
for idx, c in enumerate(colors):
plt.bar(idx, c[0], color=hexencode(c[1]))
plt.show()
Actualizar:
Creo que matplotlib está tratando de poner un borde negro alrededor de cada barra. Si hay demasiadas barras, la barra es demasiado delgada para tener color. Si tiene la barra de herramientas, puede acercar el gráfico y ver que las barras sí tienen color. Entonces, si establece el color del borde por:
for idx, c in enumerate(colors):
plt.bar(idx, c[0], color=hexencode(c[1]),edgecolor=hexencode(c[1]))
¡Funciona!
Imagen a procesar:
Resultado:
perfilado
Ordenado por tottime:
ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)
1 23.424 23.424 24.672 24.672 built-in method mainloop
460645 8.626 0.000 8.626 0.000 numpy.core.multiarray.array
22941 7.909 0.000 18.447 0.001 C:Python27libsite-packagesmatplotlibartist.py:805(get_aliases)
6814123 3.900 0.000 3.900 0.000 method 'startswith' of 'str' objects
22941 2.244 0.000 2.244 0.000 dir
276714 2.140 0.000 2.140 0.000 C:Python27libweakref.py:243(__init__)
4336835 2.029 0.000 2.029 0.000 getattr
1927044 1.962 0.000 3.027 0.000 C:Python27libsite-packagesmatplotlibartist.py:886(is_alias)
114811 1.852 0.000 3.883 0.000 C:Python27libsite-packagesmatplotlibcolors.py:317(to_rgba)
69559 1.653 0.000 2.841 0.000 C:Python27libsite-packagesmatplotlibpath.py:86(__init__)
68869 1.425 0.000 11.700 0.000 C:Python27libsite-packagesmatplotlibpatches.py:533(_update_patch_transform)
161205 1.316 0.000 1.618 0.000 C:Python27libsite-packagesmatplotlibcbook.py:381(is_string_like)
1 1.232 1.232 1.232 1.232 gc.collect
344698 1.116 0.000 1.513 0.000 C:Python27libsite-packagesmatplotlibcbook.py:372(iterable)
22947 1.111 0.000 3.768 0.000 built-in method draw_path
276692 1.024 0.000 3.164 0.000 C:Python27libsite-packagesmatplotlibtransforms.py:80(__init__)
2 1.021 0.510 1.801 0.900 C:Python27libsite-packagesmatplotlibcolors.py:355(to_rgba_array)
22947 0.818 0.000 14.677 0.001 C:Python27libsite-packagesmatplotlibpatches.py:371(draw)
183546/183539 0.793 0.000 2.030 0.000 C:Python27libsite-packagesmatplotlibunits.py:117(get_converter)
138006 0.756 0.000 1.267 0.000 C:Python27libsite-packagesmatplotlibtransforms.py:126(set_children)
Ordenado por tiempo acumulativo
ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)
1 0.001 0.001 84.923 84.923 C:Python27test.py:23(imageProcess)
1 0.013 0.013 44.079 44.079 C:Python27libsite-packagesmatplotlibpyplot.py:2080(bar)
1 0.286 0.286 43.825 43.825 C:Python27libsite-packagesmatplotlibaxes.py:4556(bar)
1 0.000 0.000 40.533 40.533 C:Python27libsite-packagesmatplotlibpyplot.py:123(show)
1 0.000 0.000 40.533 40.533 C:Python27libsite-packagesmatplotlibbackend_bases.py:69(__call__)
22943 0.171 0.000 24.964 0.001 C:Python27libsite-packagesmatplotlibpatches.py:508(__init__)
1 0.000 0.000 24.672 24.672 C:Python27libsite-packagesmatplotlibbackendsbackend_tkagg.py:68(mainloop)
1 0.000 0.000 24.672 24.672 C:Python27liblib-tkTkinter.py:323(mainloop)
1 23.424 23.424 24.672 24.672 built-in method mainloop
22947 0.499 0.000 24.654 0.001 C:Python27libsite-packagesmatplotlibpatches.py:55(__init__)
22941 0.492 0.000 20.180 0.001 C:Python27libsite-packagesmatplotlibartist.py:1136(setp)
22941 0.135 0.000 18.730 0.001 C:Python27libsite-packagesmatplotlibartist.py:788(__init__)
22941 7.909 0.000 18.447 0.001 C:Python27libsite-packagesmatplotlibartist.py:805(get_aliases)
72/65 0.071 0.001 17.118 0.263 built-in method call
24/12 0.000 0.000 17.095 1.425 C:Python27liblib-tkTkinter.py:1405(__call__)
22941 0.188 0.000 16.647 0.001 C:Python27libsite-packagesmatplotlibaxes.py:1476(add_patch)
1 0.000 0.000 15.861 15.861 C:Python27libsite-packagesmatplotlibbackendsbackend_tkagg.py:429(show)
1 0.000 0.000 15.861 15.861 C:Python27liblib-tkTkinter.py:909(update)
1 0.000 0.000 15.846 15.846 C:Python27libsite-packagesmatplotlibbackendsbackend_tkagg.py:219(resize)
1 0.000 0.000 15.503 15.503 C:Python27libsite-packagesmatplotlibbackendsbackend_tkagg.py:238(draw)
Parece que todo el tiempo se gasta en matplotlib. Si desea acelerarlo, puede encontrar una herramienta de trazado diferente o reducir el número de ‘barras’. Intente hacerlo usted mismo con un rectángulo en un lienzo.
Sincronización:
- Código publicado arriba: 75s
- Dibujar una línea para cada uno, es decir, plt.plot([n,n],[0,count],etc..): 95s
He estado trabajando en un problema similar y encontré este hilo, 5 años tarde. Para imágenes más grandes, la respuesta aceptada tomaba demasiado tiempo para simplemente “generar un histograma de color de una imagen”.
Usé openCV en lugar de PIL para generar los histogramas y es mucho más rápido.
import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
file0 = 'image.jpg'
img = cv2.imread(file0)
color = ('b','g','r')
plt.figure()
for i,col in enumerate(color):
histr = cv2.calcHist([img],[i],None,[256],[0,256])
plt.plot(histr,color = col)
plt.xlim([0,256])
plt.show()
