从图像中提取颜色

使用 Octree Color Quantization algorithm . 其他量化算法可以在 Wikipedia .

我同意这些评论——编程解决方案肯定需要更多信息。但在此之前,假设您将获得图像中每个像素的RGB值,则应考虑 HSV colorspace 其中色调可以说代表每个像素的“色调”。然后您可以使用 histogram 以识别图像中最常用的色调。

好吧,我假设你可以访问每个像素的RGB颜色。有两种方法可以实现,这取决于您想要的方式。

首先,您可以简单地创建一些像素的R、G和B。就像这样。

伪代码。

int Red   = 0;
int Green = 0;
int Blue  = 0;
foreach (Pixels as aPixel) {
    Red   += aPixel.getRed();
    Green += aPixel.getGreen();
    Blue  += aPixel.getBlue();
}

然后看看哪个更重要。

这只会让你的照片更红、更绿或更蓝。

另一种方法也可以通过简单地创建每个RGB组合的柱状图来为组合颜色(如橙色)提供静态效果。

伪代码。

Map ColorCounts = new();
foreach (Pixels as aPixel) {
    const aRGB   = aPixel.getRGB();
    var   aCount = ColorCounts.get(aRGB);
    aCount++;
    ColorCounts.put(aRGB, aCount);
}

然后看看哪一个更重要。 您还可以降低颜色分辨率,因为常规的RGB着色最多可以提供670万种颜色。

这可以很容易地通过给RGB颜色范围来完成。例如,假设rgb是8步而不是256步。

伪代码。

function Reduce(Color) {
    return (Color/32)*32; // 32 is 256/8 as for 8 ranges.
}
function ReduceRGB(RGB) {
    return new RGB(Reduce(RGB.getRed()),Reduce(RGB.getGreen() Reduce(RGB.getBlue()));
}

Map ColorCounts = new();
foreach (Pixels as aPixel) {
    const aRGB   = ReduceRGB(aPixel.getRGB());
    var   aCount = ColorCounts.get(aRGB);
    aCount++;
    ColorCounts.put(aRGB, aCount);
}

然后您可以看到哪个范围的计数最多。

我希望这些技巧对你有意义。