Lấy màu phổ biến nhất của hình ảnh

Question

Tôi muốn nhận được màu phổ biến nhất từ ​​một hình ảnh. Tôi sử dụng Java và tôi muốn có màu chủ đạo nhất. Có thư viện java cbir nào để làm điều này không?

Cảm ơn

Answer 1

Bạn có thể lặp các BufferedImage (hai vòng - một từ 0 đến chiều rộng, và một từ 0 đến chiều cao), và nhận được cuộc gọi getRgb(x, y). Sau đó đếm từng giá trị khác nhau. Bạn có thể sử dụng Map cho điều đó (khóa = màu, giá trị = số lần xuất hiện).

Answer 2

Bạn muốn điều này chính xác đến mức nào? Bạn có thể sử dụng phương pháp tiếp cận của Bozhos và lặp lại toàn bộ hình ảnh nhưng điều này có thể chậm đối với hình ảnh lớn. Có 16777216 giá trị RGB có thể và giữ cho quầy cho chúng trong một Bản đồ không phải là rất hiệu quả.

Cách khác là lấy lại mẫu hình ảnh bằng cách sử dụng getScaledInstance để chia tỷ lệ hình ảnh thành phiên bản nhỏ hơn, ví dụ: hình ảnh 1x1 và sau đó sử dụng getRGB để lấy màu của pixel đó. Bạn có thể thử nghiệm với các thuật toán lấy lại mẫu khác nhau chẳng hạn như SCALE_REPLICATE và SCALE_AREA_AVERAGING để xem những gì phù hợp nhất với bạn.

Answer 3

Điều gì sẽ xảy ra nếu bạn xem hình ảnh của mình là một mảng tuyến tính lớn pixel và sau đó tất cả những gì bạn phải làm chỉ là sắp xếp nó? Khi bạn đã sắp xếp nó, bạn có thể đếm phần dài nhất của cùng một giá trị.

Answer 4

Tùy thuộc vào mức độ chính xác mà bạn cần giá trị màu, bạn có thể muốn xem xét "nhóm màu" thu thập các màu tương tự để tránh các vấn đề về bộ nhớ. Điều này có nghĩa là phân vùng không gian màu thành "khoảng thời gian" của màu sắc, trong đó tất cả các màu tương tự (tức là gần nhau) đủ đều được tính là cùng một màu. Bằng cách thay đổi kích thước khoảng thời gian bạn có một phương tiện trực tiếp thao tác thương mại-off giữa độ chính xác và tiêu thụ bộ nhớ.

---

Chỉnh sửa: Nội dung bạn muốn về cơ bản là biểu đồ (hãy tra cứu). Có lẽ hầu hết các giải pháp tiêu chuẩn được thiết lập tốt để tính toán hiệu quả một trong số đó.

Answer 5

Tôi sẽ tính toán màu sắc của mỗi pixel và sau đó tính số của mỗi màu (tạo biểu đồ). Có lẽ trọng lượng bởi bão hòa. Sau đó, áp dụng bộ lọc low-pass và tìm mức tối đa. Cuối cùng chuyển đổi từ màu sắc trở lại RGB.

Giả định rằng nếu bạn chỉ có mặt phẳng màu đỏ của hình ảnh, bạn muốn kết quả là "màu đỏ", không phải một chút màu hồng.

Answer 6

Cảm ơn câu trả lời. Đây là một ví dụ thực tế về phương pháp của Bozho. Nó cũng lọc ra trắng/xám/đen.

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 7

Andrew Dyster đang làm việc tốt, phản ứng nhanh trong android

import java.util.Collections; 
import java.util.Comparator; 
import java.util.HashMap; 
import java.util.LinkedList; 
import java.util.List; 
import java.util.Map; 

import android.graphics.Bitmap; 

public class ImageTester { 

    public interface ImageColor { 
     void onImageColor(int r, int g, int b); 
    } 

    @SuppressWarnings({ "unchecked", "rawtypes" }) 
    public static void getMostCommonColour(final Bitmap image, 
      final ImageColor heColor) { 
     new Thread(new Runnable() { 
      private int rgb; 

      @Override 
      public void run() { 
       int height = image.getHeight(); 
       int width = image.getWidth(); 
       Map m = new HashMap(); 
       int boderWid = width/4; 
       int borderHeigh = height/4; 

       for (int i = boderWid; i < width - boderWid;) { 
        for (int j = borderHeigh; j < height - borderHeigh;) { 
         try { 
          rgb = image.getPixel(i, j); 

         } catch (Exception e) { 
          continue; 
         }finally{ 
          i += 20; 
          j += 20; 
         } 
         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); 

         } 

        } 
       } 
       List list = new LinkedList(m.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()); 
       heColor.onImageColor(rgb[0], rgb[1], rgb[2]); 

      } 
     }).start(); 
    } 

    public static int[] getRGBArr(int pixel) { 
     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]; 
     int tolerance = 10; 
     if (rgDiff > tolerance || rgDiff < -tolerance) 
      if (rbDiff > tolerance || rbDiff < -tolerance) { 
       return false; 
      } 
     return true; 
    } 
}