如何用NumPy按图像读取顺序提取并保留唯一RGB颜色？

用户原本使用以下代码提取图像中的颜色：

import re
from PIL import Image
import numpy as np

docName = "pal.png"
img = Image.open(docName).convert("RGB")

# 转换为NumPy数组
npArr = np.array(img)

# 将所有像素转为RGB列向量，找出唯一颜色
colours, counts = np.unique(npArr.reshape(-1,3), axis=0, return_counts=1)

# 转换为字符串格式
npStr = np.array2string(colours, separator = ", ")
pal = re.sub(r"\s?\[|\]\,|]]", "", npStr)
print(pal)

使用的示例图为一张包含4种颜色的图片：

该图包含的颜色为：
51, 51, 51
179, 198, 15
255, 204, 0
255, 255, 255

问题在于np.unique会按亮度对颜色重新排序，用户需要保留图像从左上角到右下角的颜色首次出现顺序，期望输出顺序：

51,  51,  51 # 近黑色
255, 255, 255 # 白色
255, 204,   0 # 黄色
179, 198,  15 # 绿色

解决方案 #

可以通过NumPy的原生参数轻松实现需求，以下是两种可行方法：

方法1：利用np.unique的return_index参数

np.unique提供return_index=True参数，能返回唯一元素在原数组中的首次出现索引，通过对索引排序即可得到按首次出现顺序排列的颜色：

import numpy as np
from PIL import Image

docName = "pal.png"
img = Image.open(docName).convert("RGB")
# 将图像数组转为一维RGB列向量
npArr = np.array(img).reshape(-1, 3)

# 获取唯一颜色及它们在原数组中的首次出现索引
colours, first_indices = np.unique(npArr, axis=0, return_index=True)
# 按首次出现索引排序，得到目标顺序的颜色
sorted_colours = colours[np.argsort(first_indices)]

# 格式化输出结果
for c, comment in zip(sorted_colours, ["近黑色", "白色", "黄色", "绿色"]):
    print(f"{c[0]:3d}, {c[1]:3d}, {c[2]:3d} # {comment}")

方法2：利用视图(view)提升大图像处理效率

对于像素量较大的图像，可以将RGB数组转为一维视图，通过处理一维数组的方式获取首次出现顺序，性能更优：

import numpy as np
from PIL import Image

docName = "pal.png"
img = Image.open(docName).convert("RGB")
npArr = np.array(img).reshape(-1, 3)

# 将RGB数组转为一维视图（仅针对连续内存的数组）
rgb_view = npArr.view(np.dtype((np.void, npArr.dtype.itemsize * 3)))
# 获取唯一视图及首次出现索引
_, first_indices = np.unique(rgb_view, return_index=True)
# 按索引排序得到目标颜色
sorted_colours = npArr[np.sort(first_indices)]

# 输出格式化结果
for c in sorted_colours:
    print(f"{c[0]:3d}, {c[1]:3d}, {c[2]:3d}")

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ghoul Fool