Python统计图像唯一颜色：与在线工具结果差异及实现疑问

我需要用Python统计图像中的唯一颜色，测试多款在线工具后得到两种不同结果，测试图为JPEG格式。4款工具里3款给出结果83,847，1款给出43,162；我用两种Python方法统计均得到43,162，现疑惑结果差异的原因、哪种结果正确，若83,847为预期值，该如何用Python实现。

工具统计情况 #

• 给出83,847的工具：Pixspy、PlanetCalc、canvas-pixel-color-counter
• 给出43,162的工具：imgonline

我的Python实现代码 #

方法1（基于NumPy） #

img = Image.open(os.path.join(IMAGE_FOLDER_PATH, image))
x = np.array(img)

# 统计唯一颜色
_, counts = np.unique(x.reshape(-1, x.shape[-1]), axis=0, return_counts=True)
counts_size = counts.size
print(f"Unique Color: {counts_size}")

方法2（基于集合） #

img = Image.open(os.path.join(IMAGE_FOLDER_PATH, image))
unique_colors = set()
image_width, image_height = img.size

for i in range(image_width):
    for j in range(image_height):
        pixel = img.getpixel((i, j))
        unique_colors.add(pixel)

unique_colors_count = len(unique_colors)

差异原因 #

核心在于JPEG图像的色彩空间解码方式不同：

• PIL/Pillow默认会将JPEG从原始的YCbCr色彩空间转换为RGB格式。JPEG压缩时采用的色度子采样（常见4:2:0）会让相邻像素共享色度信息，转RGB后这些像素会合并为相同的RGB值，导致唯一颜色数量减少。
• 多数给出83,847的在线工具（如基于Canvas渲染的工具）会直接处理JPEG的YCbCr原始采样数据，没有经过RGB转换，因此保留了更多原始采样的颜色值，统计出的唯一颜色数量更多。

结果正确性说明 #

两种结果都不能直接定义为"正确"，取决于你的统计目标：

• 若需要统计图像最终显示的RGB颜色，则43,162是正确结果，你的现有Python代码已经实现。
• 若需要统计JPEG文件原始存储的YCbCr采样颜色，则83,847是对应结果。

实现83,847结果的Python代码 #

直接以YCbCr模式读取图像并统计即可：

基于NumPy的实现 #

from PIL import Image
import numpy as np
import os

img = Image.open(os.path.join(IMAGE_FOLDER_PATH, image)).convert('YCbCr')
x = np.array(img)

_, counts = np.unique(x.reshape(-1, x.shape[-1]), axis=0, return_counts=True)
print(f"Unique Color (YCbCr): {counts.size}")

基于集合的实现 #

from PIL import Image
import os

img = Image.open(os.path.join(IMAGE_FOLDER_PATH, image)).convert('YCbCr')
unique_colors = set()
image_width, image_height = img.size

for i in range(image_width):
    for j in range(image_height):
        pixel = img.getpixel((i, j))
        unique_colors.add(pixel)

print(f"Unique Color (YCbCr): {len(unique_colors)}")

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ecko