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【Python】爬蟲+ K-means 聚類分析電影海報主色調
2016-03-08
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每部電影都有自己的海報，即便是在如今這互聯(lián)網(wǎng)時代，電影海報仍是一個強大的廣告形式。每部電影都會根據(jù)自身的主題風格設計海報，精致的電影海報可以吸引人們的注意力。那么問題來了，不同風格的電影海報對顏色有什么樣的偏好呢？

1、利用Python爬取海報數(shù)據(jù)

為了回答這個問題，我們需要分析不同風格電影的海報情況。首先，我們需要構建一個電影海報數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，因此我利用 Bing 圖像搜索引擎來獲取海報數(shù)據(jù)。

接下來我利用 Python 從網(wǎng)頁中抓取電影海報數(shù)據(jù)并將其儲存到本地電腦中，最終我得到四種電影類型(驚悚片、喜劇、動畫片和動作片)的112張海報數(shù)據(jù)。

其中部分海報數(shù)據(jù)如下圖所示：


2、圖像格式轉換

為了提取海報的顏色信息，我們需要將圖像轉換為 RGB 像素矩陣。比如，對于 200*200 像素的圖片，我們需要將其轉換成含有 40000 個像素信息的對象。同時為了保持數(shù)據(jù)集的大小，我將圖像的大小統(tǒng)一設定為 200*200。


3、提取顏色信息

接下來我利用 K 均值算法和顏色信息將海報分成許多不同的類別。我嘗試了 k=3， k=5和k=10三種模型，但由于大多數(shù)海報通常都具有黑色的字體和邊框，所以前兩種模型無法獲取海報中的主要顏色信息。最終我選擇k=10的模型，并利用該算法處理 112 張海報，得到了 1120 種顏色信息。

部分結果如下圖所示：


從下圖中我們可以看出，K 均值算法存在一些不足之處：該算法對初始值非常敏感，這會產(chǎn)生一些不想要的結果。在這張海報中，該算法無法獲取金色或橘黃色的信息。


4、3D 散點圖

對每一類型的電影，我根據(jù)海報的 RGB 數(shù)據(jù)繪制三維散點圖，其中每個點代表海報的一個顏色。通過比較四張散點圖我們可以發(fā)現(xiàn)大多數(shù)驚悚片的海報中都有暗黑色和紅色，而喜劇和動畫片則會根據(jù)不同的電影主題選擇不同的配色。

喜劇 VS. 動畫片


動作片 VS. 驚悚片


5、轉換顏色信息

由于我們很難從 1120 種顏色中提取一些特定的模式，因此我們需要降低顏色的維度。我們可以將顏色信息轉換到 Lab 色彩空間中，然后利用Python中的 Delta E equations和colormath包來計算海報中的顏色和基礎顏色之間的視覺差異程度。

我通過最小距離法將這些顏色分成 17 類。下表是喜劇電影海報數(shù)據(jù)的部分數(shù)據(jù)：


6、電影類型對比

轉換數(shù)據(jù)后，我計算出每個電影類型中所包含的基本色數(shù)量。


從上圖中我們可以發(fā)現(xiàn)黑色、灰色和白色是電影海報中最常見的三種顏色。這是因為基本色的數(shù)量太少了，而大多數(shù)電影海報都有黑色的標題和邊框。


文 | Amy (YuJing) Ma
譯 | Fibears
譯文來自數(shù)據(jù)工匠（微信號ID：shujugongjiang）
CDA數(shù)據(jù)分析獲授權發(fā)布

原文鏈接：http：//blog.nycdatascience.com/students-work/using-python-and-k-means-to-find-the-colors-in-movie-posters/

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