pythoncolorrgb

㈠ python中用pencolor((r,g,b))一直出错，为什么

需要先设置颜色模式，如果要使用RGB颜色，其数值范围在0..255,先要t.colormode(255)

㈡ python 设置所有单元格的背景颜色，

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20

#Win32#打开EXCEL
WinApp = win32com.client.DispatchEx('Excel.Application')
#要处理的excel文件路径#out.file是文件 绝对路径
WinBook = WinApp.Workbooks.Open(out_file)
#要处理的excel页
WinSheet = WinBook.Worksheets('Sheet1')

#单元格添加颜色
WinSheet.Cells(1, 1).Interior.ColorIndex = 3
#或者Range("A1")
WinSheet.Range("A1").Interior.ColorIndex = 3
#3=红色,不同的值代表不同的颜色,可以去查看msdn vba 文档,这就不详细说了

#再是RGB调色方式#Cells 和 Range都可以,Range可以选择一大片区域
WinSheet.Cells(1, 1).Interior.Color = RGB(0, 0, 255)
#或
WinSheet.Range("A1").Interior.Color = RGB(255, 0, 255)
#字体的颜色也是一样
WinSheet.Cells(1, 1).Font.ColorIndex = 3
WinSheet.Cells(1, 1).Font.Color = RGB(0, 0, 255)

㈢ python 传入RGB判断是什么颜色

输入RGB显示出它的颜色比较简单，也符合常规项目的要求。

你这个要区分它是什么颜色，要判断的东西太多了，一部分输入人工智能的内容了。

简单的通过3个值的比例，大致可以判断接近那种三原色，再细分，要考虑的情况要多很多。

㈣ python用RGB给EXCEL单元格添加背景色

#Win32#打开EXCELWinApp = win32com.client.DispatchEx('Excel.Application')#要处理的excel文件路径#out.file是文件 绝对路径WinBook = WinApp.Workbooks.Open(out_file) #要处理的excel页WinSheet = WinBook.Worksheets('Sheet1') #单元格添加颜色WinSheet.Cells(1, 1).Interior.ColorIndex = 3#或者Range("A1") WinSheet.Range("A1").Interior.ColorIndex = 3 #3=红色,不同的值代表不同的颜色,可以去查看msdn vba 文档,这就不详细说了 #再是RGB调色方式#Cells 和 Range都可以,Range可以选择一大片区域WinSheet.Cells(1, 1).Interior.Color = RGB(0, 0, 255) #或WinSheet.Range("A1").Interior.Color = RGB(255, 0, 255) #字体的颜色也是一样WinSheet.Cells(1, 1).Font.ColorIndex = 3WinSheet.Cells(1, 1).Font.Color = RGB(0, 0, 255)

㈤ 用python写识别图片主要颜色的程序

#-*-coding:utf-8-*-

importcolorsys

defget_dominant_color(image):

#颜色模式转换，以便输出rgb颜色值
image=image.convert('RGBA')

#生成缩略图，减少计算量，减小cpu压力
image.thumbnail((200,200))

max_score=None
dominant_color=None

forcount,(r,g,b,a)inimage.getcolors(image.size[0]*image.size[1]):
#跳过纯黑色
ifa==0:
continue

saturation=colorsys.rgb_to_hsv(r/255.0,g/255.0,b/255.0)[1]

y=min(abs(r*2104+g*4130+b*802+4096+131072)>>13,235)

y=(y-16.0)/(235-16)

#忽略高亮色
ify>0.9:
continue

#Calculatethescore,.
#Add0.1tothesaturationsowedon'tcompletelyignoregrayscale
#,butstillgivethemalow
#weight.
score=(saturation+0.1)*count

ifscore>max_score:
max_score=score
dominant_color=(r,g,b)

returndominant_color

if__name__=="__main__":
fromPILimportImage
importos

path=r'.\pics\'
fp=open('file_color.txt','w')
forfilenameinos.listdir(path):
printpath+filename
try:
color=get_dominant_color(Image.open(path+filename))
fp.write('Thecolorof'+filename+'is'+str(color)+'
')
except:
print"Thisfileformatisnotsupport"
fp.close()

pics文件夹和python程序在一个目录下，产生的文件名file_color.txt也在这个目录下。

看看能否帮到你

㈥ python中观察者模式的作用

在现实国际中，许多方针并不是独立存在的，其间一个方针的行为产生改动可能会导致一个或许多个其他方针的行为也产生改动。

这样的例子还有许多，例如小偷与警察,猫和老鼠等

观察者形式就如一个聊天室，当你需要收到聊天室的音讯时，你就注册成为聊天室的成员，当聊天室有信息更新时，就会传到你那去。当你不需要接收聊天室的信息时，能够注销掉，退出聊天室。

2.形式的界说与特点

• 降低了方针与观察者之间的耦合联系，两者之间是抽象耦合联系。

• 方针与观察者之间建立了一套触发机制。

4.它的主要缺陷如下

经过前面的分析与应用实例可知观察者形式适合以下几种情形。<ol font-size:14px;background-color:#faf7ef;"="" style="font-family: "sans serif", tahoma, verdana, helvetica; font-size: 12px; white-space: normal; color: rgb(57, 57, 57);">

• 方针间存在一对多联系，一个方针的状况产生改动会影响其他方针。

• 当一个抽象模型有两个方面，其间一个方面依靠于另一方面时，可将这二者封装在独立的方针中以使它们能够各自独立地改动和复用。

㈦ 使用python语言编程，在setFill(color)语句中，color能不能填写RGB颜色而非颜色名称

可以。只需要这样写：
setFill(color_rgb(255,0,0))
括号里面填上你需要的RGB值即可

㈧ 如何用python将文件夹中图片根据颜色分类

本文实例讲述了Python通过PIL获取图片主要颜色并和颜色库进行对比的方法。分享给大家供大家参考。具体分析如下：

这段代码主要用来从图片提取其主要颜色，类似Goolge和Bai的图片搜索时可以指定按照颜色搜索，所以我们先需要将每张图片的主要颜色提取出来，然后将颜色划分到与其最接近的颜色段上，然后就可以按照颜色搜索了。

在使用google或者搜图的时候会发现有一个图片颜色选项，感觉非常有意思，有人可能会想这肯定是人为的去划分的，呵呵，有这种可能，但是估计人会累死，开个玩笑，当然是通过机器识别的，海量的图片只有机器识别才能做到。

那用python能不能实现这种功能呢？答案是：能

利用python的PIL模块的强大的图像处理功能就可以做到，下面上代码：

复制代码代码如下:

import colorsys
def get_dominant_color(image):
#颜色模式转换，以便输出rgb颜色值
image = image.convert('RGBA')
#生成缩略图，减少计算量，减小cpu压力
image.thumbnail((200, 200))
max_score = None
dominant_color = None
for count, (r, g, b, a) in image.getcolors(image.size[0] * image.size[1]):
# 跳过纯黑色
if a == 0:
continue
saturation = colorsys.rgb_to_hsv(r / 255.0, g / 255.0, b / 255.0)[1]
y = min(abs(r * 2104 + g * 4130 + b * 802 + 4096 + 131072) >> 13, 235)
y = (y - 16.0) / (235 - 16)
# 忽略高亮色
if y > 0.9:
continue
# Calculate the score, preferring highly saturated colors.
# Add 0.1 to the saturation so we don't completely ignore grayscale
# colors by multiplying the count by zero, but still give them a low
# weight.
score = (saturation + 0.1) * count
if score > max_score:
max_score = score
dominant_color = (r, g, b)
return dominant_color

使用方法：

from PIL import Image
print get_dominant_color(Image.open('logo.jpg'))

这样就会返回一个rgb颜色，但是这个值是很精确的范围，那我们如何实现网络图片那样的色域呢？？

其实方法很简单，r/g/b都是0-255的值，我们只要把这三个值分别划分相等的区间，然后组合，取近似值。例如：划分为0-127,和128-255，然后自由组合，可以出现八种组合，然后从中挑出比较有代表性的颜色即可。

当然我只是举一个例子，你也可以划分的更细，那样显示的颜色就会更准确~~大家赶快试试吧

㈨ python中fillcolor如何用rgb颜色

rgb格式的颜色只是对人直观点,#数字 的格式效率应该更高,所以还是用#数字的格式好

㈩ python语句

这是汉诺塔问题!

n---盘子的数量

a,b,c---三根柱子

你自己可以演示一下,3个盘子的很简单.

Python程序使用的是递归.解释起来有点麻烦.请问楼主现在计算机是什么水平,让我知道从何说起.