首先讓我祭出一張數學王子高斯的照片，這位印在德國馬克上的神人有多牛呢? 他是近代數學的奠基人之一，與牛頓, 阿基米德并稱頂級三大數學家，隨便找一個編程語言的數學庫，里面一定有和他名字相關的一堆函數。

開始正文之前，讓我們再來膜拜一下19歲的高斯如何用一把圓規和沒有刻度的尺子畫出正十七邊形。

下面我就拿高斯這張肖像畫作為示例如何用Python將他帽子的顏色換了。

計算機分析圖片不可能像人類的肉眼一樣進行觀察，再用右腦進行思考，它能識別的只有數字，下面我們從計算機的角度來對圖片做一個簡單的認知。

機器的認知中任何一個圖片都是由很多像素排列組成，每個像素點就是圖片組成的最小原子，因此圖片可以看作是一個二維數組，包含坐標和顏色。

其中坐標可以繼續拆成一個二維數組分別是X軸和Y軸，而顏色用RGB來表示則可拆解為紅綠藍三維數組。

我先用python來幾行簡單代碼把數學王子的照片轉化為數組看看到底是什么內容。

看看打印結果的輸出，這張圖的像素有607行(寬度)，474列(高度)，也就是287718個像素組成了這張圖片。我再用photoshop打開這張圖片看看像素大小，完全匹配。

打印像素

核對像素

接下來再來幾行代碼把整張圖片的矩陣打印出來看看，同時用photoshop框選一下高斯帽子的范圍，大概是兩個矩形的拼接，在此范圍內我也挑幾個點(帽子，皮膚，背景)打印出來看看。為何是兩個矩形? 因為大神的眼珠也是黑色和帽子比較相似，所以繞道劃取范圍。

選取范圍

采樣打印

打印矩陣

簡單分析一下規律，其實帽子，背景，皮膚的顏色色差還是比較明顯的。為了讓帽子從黑色變成紅色就把RGB定為(200, 20, 20)先來兩個兩重循環把兩個長方形拼接的范圍都替換掉，重新調出圖片看看效果，已經成功刷上紅色了，接下來就要看如何更精準的上色。

接下來判斷一下這個范圍內的像素顏色哪些應該替換哪些應該保留。隨便根據經驗設置一下參數，看看效果再調整幾次。

我選擇的判斷條件是RGB均小于45， 比較保守，因為畫多了比較麻煩，畫少了還可以修復。運行一下，果然按這個參數上色后覆蓋不均勻，于是我加了個簡單粗暴的顏色擴散方法，判斷一下左右兩邊或者上下是否有紅色，有則替換當前像素為紅色。對比間距從大到小(10, 5, 2)修復了三次后效果就差不多了。

到此為止帽子的邊緣還比較毛糙，顏色擴散的方式也比較粗暴，下一篇再研究如何用OpenCV的Canny Edge Detection勾畫圖案邊緣，用Gaussian Blurring(看，高斯的名字又出現了)平滑處理交界處。

以上就是本文的全部內容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。