python 如何实现多点找色

多点找色可以通过 Python 的图像处理库 PIL（Python Imaging Library）实现。以下是实现多点找色的基本步骤：

1. 打开待处理的图片；
2. 定义目标颜色数组，每个目标颜色是一个 RGB 值的三元组；
3. 遍历图片的每个像素，对于每个像素，计算它与目标颜色数组中每个颜色的欧几里得距离（即 RGB 值之间的距离），找到距离最小的目标颜色；
4. 如果距离最小的目标颜色与当前像素的距离小于某个阈值，说明当前像素符合要求，将其坐标保存在一个列表中。

下面是一个简单的示例代码：

from PIL import Image

# 打开待处理的图片
img = Image.open('test.jpg')
width, height = img.size

# 定义目标颜色数组
target_colors = [(255, 0, 0), (0, 255, 0), (0, 0, 255)]

# 遍历每个像素，找到符合条件的像素坐标
result = []
threshold = 50 # 阈值
for x in range(width):
    for y in range(height):
        pixel = img.getpixel((x, y))
        min_distance = float('inf')
        for color in target_colors:
            distance = ((pixel[0]-color[0])**2 + (pixel[1]-color[1])**2 + (pixel[2]-color[2])**2)**0.5
            if distance < min_distance:
                min_distance = distance
                closest_color = color
        if min_distance < threshold:
            result.append((x, y))

print(result)

这个代码会遍历 `test.jpg` 中的每个像素，找到 RGB 值与红色、绿色、蓝色三个目标颜色的欧几里得距离最小的那个目标颜色，如果距离小于 50，就将该像素坐标保存到 `result` 列表中。你可以根据自己的需求修改代码中的目标颜色和阈值。