在使用google或者baidu搜图的时候会发现有一个图片颜色选项，感觉非常有意思，有人可能会想这肯定是人为的去划分的，呵呵，有这种可能，但是估计人会累死，开个玩笑，当然是通过机器识别的，海量的图片只有机器识别才能做到。

那用python能不能实现这种功能呢？答案是：能

利用python的PIL模块的强大的图像处理功能就可以做到，下面上代码：

# @param 得到一张图片或logo的主要颜色（颜色趋向）python版
# @author 编程之家 jb51.cc|512Pic.com 

import colorsys
 
def get_dominant_color(image):
    
#颜色模式转换，以便输出rgb颜色值
    image = image.convert('RGBA')
    
#生成缩略图，减少计算量，减小cpu压力
    image.thumbnail((200,200))
    
    max_score = None
    dominant_color = None
    
    for count,(r,g,b,a) in image.getcolors(image.size[0] * image.size[1]):
        # 跳过纯黑色
        if a == 0:
            continue
        
        saturation = colorsys.rgb_to_hsv(r / 255.0,g / 255.0,b / 255.0)[1]
       
        y = min(abs(r * 2104 + g * 4130 + b * 802 + 4096 + 131072) >> 13,235)
       
        y = (y - 16.0) / (235 - 16)
        
        # 忽略高亮色
        if y > 0.9:
            continue
        
        # Calculate the score,preferring highly saturated colors.
        # Add 0.1 to the saturation so we don't completely ignore grayscale
        # colors by multiplying the count by zero,but still give them a low
        # weight.
        score = (saturation + 0.1) * count
        
        if score > max_score:
            max_score = score
            dominant_color = (r,b)
    
    return dominant_color
如何使用：
from PIL import Image
 
print  get_dominant_color(Image.open('logo.jpg'))

# End www.jb51.cc

这样就会返回一个rgb颜色，但是这个值是很精确的范围，那我们如何实现百度图片那样的色域呢？？

其实方法很简单，r/g/b都是0-255的值，我们只要把这三个值分别划分相等的区间，然后组合，取近似值。例如：划分为0-127,和128-255，然后自由组合，可以出现八种组合，然后从中挑出比较有代表性的颜色即可。

当然我只是举一个例子，你也可以划分的更细，那样显示的颜色就会更准确~~大家赶快试试吧