假如我们需要提取下图中的颜色，可以通过使用 K-means 聚类算法对图像进行颜色聚类分析，并生成一个基于聚类中心(即最具代表性的颜色)的RGB值和调色板。
# 通过使用 K-means 聚类算法对图像进行颜色聚类分析，并生成一个基于聚类中心(即最具代表性的颜色)的RGB值和调色板。
# 导入必要的库
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg
from sklearn.cluster import KMeans# 读取图像
image = mpimg.imread('poland-landscape.jpg')# 获取图像尺寸
w, h, d = image.shape
pixels = image.reshape(w * h, d)# K-means聚类，n_init设置为auto
n_colors = 15
kmeans = KMeans(n_clusters=n_colors, random_state=42, n_init='auto').fit(pixels)# 获取聚类中心（调色板）
palette = np.uint8(kmeans.cluster_centers_)
print(palette)
# 显示调色板
plt.imshow([palette])
plt.axis('off')
plt.savefig('rgb_color_chart.png', dpi=300, bbox_inches='tight')
plt.show()运行结果如下：
聚类得到的15个RGB值如下：
[[ 9 43 77][ 70 165 209][145 118 72][ 47 122 160][154 157 153][ 11 26 38][ 79 91 93][212 164 37][ 43 58 64][231 227 217][ 6 125 184][216 172 110][ 95 78 39][105 133 146][ 20 78 118]]
参考资料：
https://www.douyin.com/note/7413545987140095241
