No.032-获取Excel高亮块以及填充背景色的RGB值---By.杭州组

作者：昼夜

关键词：Excel、RGB值

一、问题背景

最近客户在使用影刀操作Excel过程中，遇到了如下几个问题：

（1）我需要对某一列从标题下的第一行进行填充，且标题的填充颜色为某种确定的颜色（例如黄色），但是现在无法确定该列在哪个位置，如何通过对比各个单元格与给定填充颜色的RGB值来确定需要填充列的位置？

（2）对于某列中多个不同的重复值，在给定的表格中已经通过菜单栏中的“条件格式->突出显示单元格规则->重复值->重复值填充”操作完成（具体实现方法如下图演示）。但是由于这个操作下的背景颜色无法直接在Excel中获取到RGB值，又需要在使用影刀的过程中通过“筛选颜色”的指令去筛选出来这些重复的单元格项，这个时候该如何去获取到这个RGB配合“筛选颜色”指令完成对应的功能？

那么针对这两个问题，本文中会提到一些方法，来完成高亮块背景颜色以及填充颜色RGB值的提取。

二、解决方案

（1）对于这类填充背景色的问题，我们可以通过python代码获取到单元格的格式对象，然后将其中背景颜色的索引值转换成为颜色的RGB来实现。具体的逻辑与实现代码如下：

       1.以保留单元格格式信息的方式，打开对应的Excel文件并指定到对应的Sheet页

       2.使用cell方法，通过行索引与列索引锁定到对应的单元格，并使用fill获取其填充样式，然后通过start_color属性获取填充样式的起始颜色

       3.将ARGB十六进制的颜色值转换为RGB格式的元组

from xlrd import open_workbook
from webcolors import rgb_to_name
from openpyxl import load_workbook


def getBGColor(book, sheet, row, col):

   # 打开指定的excel文件
    wb = load_workbook(book)

    # 通过Sheet页名称指定到对应的工作表
    sh = wb[sheet]

    # 通过指定行列单元格的fill属性获取到填充颜色,并返回ARGB格式的十六进制字符串
    bg_color_hex = sh.cell(row=row, column=col).fill.start_color.rgb
    print(bg_color_hex)

    # 将十六进制颜色（后六位）转换为RGB格式
    bg_color_rgb = tuple(int(bg_color_hex[i:i+2], 16) for i in (2, 4, 6))

    return bg_color_rgb

在影刀中解决该问题的逻辑如下：

   1.新建模块，将上述代码写入模块当中

           2.新建一个流程，打开Excel表格

           3.使用无限循环，在循环体内调用模块，设定行号为0（这个索引的行号值与列表相似，都是从0开始的），列号为循环的次数项index

           4.进行判断，如果模块返回的RGB值等于我们设定的对应的颜色值，例如黄色（255，255，0），则index+1就为对应Excel表格中需要向下填充的列号

           5.使用填充指令对该列内容向下填充

（2）针对这种高亮块的背景颜色，我们无法像情况（1）一样直接获取到背景颜色的RGB值去完成对应筛选操作，因为他这个时候的背景颜色已经填充进去的，并不设置在单元格的格式中。

对于这种问题我们给出一种提取RGB值的方法：先对Excel进行截图，截图之后使用python代码提取图像中主要的几种颜色，然后依次对几种颜色进行筛选，看哪种颜色能筛选出数据。首先使用代码提取图像中的颜色的逻辑与代码如下：

   1.首先定义我们要提取颜色种类的数量

   2.打开对应的图片，并将其转换成为RGB格式

   3.将RGB格式的图片转换成为数组，并进一步转化数组维度

   4.使用KMeans算法进行数值聚类，经过数次迭代之后生成固定数量的中心点，即图像主要颜色的RGB值

from PIL import Image
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans

def get_colors(image_path):
    # 定义提取颜色种类的数量
    n_colors=3

    # 打开图片,并将其转换为RGB格式
    image = Image.open(image_path)
    image = image.convert("RGB")

    # 将图片转换成为numpy的数组
    data = np.array(image)
    data = data.reshape((-1,3))
    print("转换之后的data:",data)

    # 使用KMeans对转换后的数组进行聚类分析
    kmeans = KMeans(n_clusters=n_colors)
    kmeans.fit(data)

    # 提取指定数量的主要颜色
    main_colors = kmeans.cluster_centers_
    print("main_colors:", main_colors)

    return [tuple(round(_color) for _color in color) for color in main_colors]

在影刀中解决该问题的逻辑与代码如下：

   1.打开Excel文件，并设定一个路径名称用来存放稍后截图下来的文件

   2.使用区域截图方法，对于指定区域进行截图

   3.调用模块获取主要的RGB值，结果返回一个列表

   4.循环遍历列表，使用每个RGB值都去筛选一下，记录判断筛选值是否为空，若读取筛选数据不为空的，则是我们需要的RGB值，可以对筛选出来的值进行下一步的操作

三、效果展示

（1）目前有两列数据需要做计算并写入对应的列，但是写入列的列号由于格式的原因一直会变动，唯一不变的是要写入的那一列标题的背景填充颜色是黄色的，现在根据背景填充色找到对应列进行填充计算。

（2）读取A列中的所有重复值的高亮颜色RGB值（重复值的高亮色设置在前面已经提到过），然后根据RGB值为背景对这些重复的数据进行筛选删除操作。

四、其他事项

在问题(2)的解决方法中，由于使用到了KMeans算法，所以我们在实际使用的时候，还需要根据我们自己的实际情况多进行调试一下，增加或减少随机种子的数量，达到我们想要的效果。对于KMeans有兴趣的也可以参考一下如下的文档：

https://blog.csdn.net/weixin_43212535/article/details/122397471