如果给定一张图像，找出该图像中的独特颜色，并为每种独特颜色生成对应的输出图像。在这些输出图像中，除了该独特颜色之外的所有其他像素应被标记为白色。

例如，如果一张图像包含3种颜色，输出文件夹中应有三张图像，每张图像分别展示一种颜色。使用Open CV和Python实现。

我已经使用我的方法创建了独特颜色的列表。我希望对sample.png图像中的所有独特颜色进行计数，并按照问题要求生成相应的输出图像。

回答：

我相信下面的代码（附带注释）将有助于你完成这个任务！

如果代码中有任何不清楚的地方，请随时跟进！

import numpy as npimport cv2 as cvimport matplotlib.pyplot as pltfrom copy import deepcopy# 加载图像并将其从BGR（OpenCV默认格式）转换为RGBfpath = "dog.png"  # TODO: 替换为你的路径IMG = cv.cvtColor(cv.imread(fpath), cv.COLOR_BGR2RGB)# 获取维度并重塑为（H * W, C）向量 - 即一个长向量，其中每个元素是一个对应颜色的元组！H, W, C = IMG.shapeIMG_FLATTENED = np.vstack([IMG[:, w, :] for w in range(W)])# 使用np.unique函数获取独特颜色及其计数colors, counts = np.unique(IMG_FLATTENED, axis=0, return_counts = True)# 联合遍历颜色和计数for color, count in zip(colors, counts):    print("COLOR: {}, COUNT: {}".format(color, count))    # 创建占位图像并将所有像素标记为白色    SINGLE_COLOR = (255 * np.ones(IMG.shape)).astype(np.uint8)  # 确保转换为uint8    # 计算颜色所在像素位置的二进制掩码，并在新图像中设置颜色    color_idx = np.all(IMG[..., :] == color, axis=-1)    SINGLE_COLOR[color_idx, :] = color    # 将文件写入输出，并指定颜色和计数    cv.imwrite("color={}_count={}.png".format(color, count), SINGLE_COLOR)