让我们来看一看下面的图片：

我已经知道如何使用EASYOCR获取每一行。然而，我想知道文本的颜色是什么。我曾尝试应用阈值并使用位掩码，但如果背景色不是白色该怎么办？

截至下面的评论，我已将我的代码更改为：

def dominant_colors(image,n):  # PIL image input

    image = image.resize((150, 150))      # optional, to reduce time
    ar = np.asarray(image)
    shape = ar.shape
    ar = ar.reshape(np.product(shape[:2]), shape[2]).astype(float)

    kmeans = sklearn.cluster.MiniBatchKMeans(
        n_clusters=n,
        init="k-means++",
        max_iter=20,
        random_state=1000
    ).fit(ar)
    codes = kmeans.cluster_centers_

    vecs, _dist = scipy.cluster.vq.vq(ar, codes)         # assign codes
    counts, _bins = np.histogram(vecs, len(codes))    # count occurrences

    colors = []
    for index in np.argsort(counts)[::-1]:
        # if index!=3:
        colors.append(tuple([int(code) for code in codes[index]]))
    return colors

dc = dominant_colors(Image.open('./mix.png'),2)

现在，它正在工作，但它高度依赖于提供的图像。当字体和单词不同时，结果会有很大不同。

在得到结果和在图像上拉回时，可以清楚地看到，对于某些部件，检测到的是不正确的