画像内の「最も多くの面積を占める色」を取得したく、考案したのがRGB全ての最頻値を取るというやり方でした。 BGRを3byte分の文字列に結合してstatistics.mode()で最頻値を取得してRGBそれぞれに分解し直してます。 一見同じ色に見えても、webカメラからの画像ソースだったりするとRGB値全てがキレイに揃わないことも多いですが、 inRange()で範囲を指定するときその基準となる色には使えそうです。 そのへんの事情を考慮すると本当はこういうのはクラスタリングで取得するのが最適なんですかね?🤔 もっとうまい実装法を知りたいです。 import cv2 import numpy as np import statistics def 画像の最頻色を取得(img): color_arr = np.vstack(img) # pix数 * 3(原色) の形状の行列 color_
