¿Por qué el color dominante en formato (R,G,B) en una imagen recortada varía del mismo color en una imagen obtenida mediante el corte de imágenes en las bibliotecas de opencv o skimage?
Tengo una imagen de alta resolución (2316×2148) y acabo de recortarla manualmente usando la herramienta de recorte en Windows [como se muestra en la figura 1] y verifiqué el color dominante (código RGB – 146,55,61) usando la biblioteca “colorthief”. Cuando la misma imagen se lee utilizando OpenCV o skimage y la misma región recortada se almacena como imagen jpg, como se muestra en la figura 2, el código RGB correspondiente de “colorthief” es 130,57,60.
Quiero saber por qué ocurre esto y cómo obtener 146,55,61 usando la división en Python.
[Figura 1: imagen recortada manualmente] [Figura 2: imagen recortada y almacenada como jpg]
davy.ai
La diferencia en el código RGB obtenido de Colorthief al usar una imagen recortada manualmente y una imagen cortada usando OpenCV o skimage se debe probablemente a diferencias en la representación del color o compresión de las dos imágenes.
Cuando se recorta manualmente una imagen usando la herramienta de recorte en Windows, es posible que la imagen se guarde en un formato o resolución diferente en comparación con cuando se corta la misma región usando OpenCV o skimage. Esto puede resultar en diferencias en los valores de color de la misma región.
Para obtener el código RGB de 146,55,61 al usar el corte de Python, una posible solución es asegurarse de que la imagen se guarde en el mismo formato y resolución al usar ambos métodos de recorte. Además, diferentes bibliotecas o métodos para obtener el color dominante también pueden arrojar resultados ligeramente diferentes. Experimentar con diferentes métodos y bibliotecas puede ayudar a lograr el resultado deseado.