画像の支配的な色を見つけるにはどうすればいいですか？

Question

java、imagemagick、またはjmagickを使用して、画像内でどの色が支配的であるか調べることはできますか？

Answer 1

各ピクセル上のJavaの反復で

と決定色

import java.awt.image.BufferedImage; 
import java.io.File; 
import java.util.Collections; 
import java.util.Comparator; 
import java.util.HashMap; 
import java.util.Iterator; 
import java.util.LinkedList; 
import java.util.List; 
import java.util.Map; 
import javax.imageio.ImageIO; 
import javax.imageio.ImageReader; 
import javax.imageio.stream.ImageInputStream; 


public class ImageTester { 


    public static void main(String args[]) throws Exception { 
     File file = new File("C:\\Users\\Andrew\\Desktop\\myImage.gif"); 
     ImageInputStream is = ImageIO.createImageInputStream(file); 
     Iterator iter = ImageIO.getImageReaders(is); 

     if (!iter.hasNext()) 
     { 
      System.out.println("Cannot load the specified file "+ file); 
      System.exit(1); 
     } 
     ImageReader imageReader = (ImageReader)iter.next(); 
     imageReader.setInput(is); 

     BufferedImage image = imageReader.read(0); 

     int height = image.getHeight(); 
     int width = image.getWidth(); 

     Map m = new HashMap(); 
     for(int i=0; i < width ; i++) 
     { 
      for(int j=0; j < height ; j++) 
      { 
       int rgb = image.getRGB(i, j); 
       int[] rgbArr = getRGBArr(rgb);     
       // Filter out grays....     
       if (!isGray(rgbArr)) {     
         Integer counter = (Integer) m.get(rgb); 
         if (counter == null) 
          counter = 0; 
         counter++;         
         m.put(rgb, counter);     
       }     
      } 
     }   
     String colourHex = getMostCommonColour(m); 
     System.out.println(colourHex); 
    } 


    public static String getMostCommonColour(Map map) { 
     List list = new LinkedList(map.entrySet()); 
     Collections.sort(list, new Comparator() { 
       public int compare(Object o1, Object o2) { 
       return ((Comparable) ((Map.Entry) (o1)).getValue()) 
        .compareTo(((Map.Entry) (o2)).getValue()); 
       } 
     });  
     Map.Entry me = (Map.Entry)list.get(list.size()-1); 
     int[] rgb= getRGBArr((Integer)me.getKey()); 
     return Integer.toHexString(rgb[0])+" "+Integer.toHexString(rgb[1])+" "+Integer.toHexString(rgb[2]);   
    }  

    public static int[] getRGBArr(int pixel) { 
     int alpha = (pixel >> 24) & 0xff; 
     int red = (pixel >> 16) & 0xff; 
     int green = (pixel >> 8) & 0xff; 
     int blue = (pixel) & 0xff; 
     return new int[]{red,green,blue}; 

    } 
    public static boolean isGray(int[] rgbArr) { 
     int rgDiff = rgbArr[0] - rgbArr[1]; 
     int rbDiff = rgbArr[0] - rgbArr[2]; 
     // Filter out black, white and grays...... (tolerance within 10 pixels) 
     int tolerance = 10; 
     if (rgDiff > tolerance || rgDiff < -tolerance) 
      if (rbDiff > tolerance || rbDiff < -tolerance) { 
       return false; 
      }     
     return true; 
    } 
} 

Answer 2

あなただけの各画素を反復し、各色が含まれている頻度を数えることができる、プレーンJavaを使用して...

擬似コード：

Map<Color, Integer> color2counter; 
for (x : width) { 
    for (y : height) { 
     color = image.getPixel(x, y) 
     occurrences = color2counter.get(color) 
     color2counter.put(color, occurrences + 1) 
    } 
} 

Answer 3

ここで、（0,0,0）は黒、（255,255,255）は白です（私が間違っている場合は修正してください）。また、RGBの主要な色を探したいだけなら：

私が持っている一つのアイデアは、あなたが自由に調べることができる3つの変数をそれぞれRGB値の1つを格納し、それらに画像内のすべてのピクセルの適切な値を設定し、次に（255 * numOfPixels）で除算して色の比率を取得します。次に、3つの比率を比較します。赤色は.60、緑色は.5は赤がより優勢であることを意味します。

これは単なるアイデアで、微調整が必​​要になる場合があります...

Answer 4

これはトリッキーな問題があります。たとえば、まったく同じ色の小さな領域と、異なる色のわずかに異なる色合いの広い領域がある場合、最も使用されている色を探しているだけで、結果が得られない可能性があります。あなたは、色のセットを定義することによって、より良い結果を得るでしょう、そしてそれぞれ、その色になると考えるRGB値の範囲。

このトピックは、ImageMagickの談話サーバー上の長さで議論されている、例えば： http://www.imagemagick.org/discourse-server/viewtopic.php?f=1&t=12878

も参照してくださいFast way of getting the dominant color of an image

Answer 5

私は自明Javaで翻訳することができる非常に単純なアルゴリズムをリリースしました。 color-finderと呼ばれ、JavaScriptで動作します。

このスレッドで提案されている解決策は、画像内のいくつかの白い文字で捨てることができますが、すべてのピクセルが本当に正確に同じ色ではない場合でも、鉱山は最も顕著な色を見つけようとします。

Here is a live demo。

あなたが役に立ったら教えてください。

Answer 6

他の方法で、私たちはColor Thiefライブラリでこの仕事をすることができます。詳細はhereとhereです。 @svenwoltmannと@lokeshdhakarする

クレジット。