确定照片显着颜色的算法答案

【问题标题】：Algorithm for determining the prominant colour of a photograph确定照片显着颜色的算法
【发布时间】：2011-08-28 14:07:09
【问题描述】：

当我们查看一组树木的照片时，我们能够识别出这张照片主要是绿色和棕色，或者对于一张大海的照片，我们能够识别出它主要是蓝色的。

有谁知道可以用来检测照片中突出颜色的算法吗？

我可以设想 RGB 空间或类似空间中的 3D 聚类算法。我想知道是否有人知道现有技术。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

将图像从 RGB 转换为亮度和饱和度分离的色彩空间 (HSL/HSV) http://en.wikipedia.org/wiki/HSL_and_HSV

然后找到每个像素的色调分量的主导值。为每个像素的色调值制作直方图，并分析峰值落在哪个角度区域。例如，180 到 270 度之间象限中的大峰值意味着图像中有很大一部分蓝色。

在确定一种主色时可能会遇到一些困难。病态示例：左半部分为蓝色，右半部分为红色的图像。此外，色调显然不能很好地处理灰度。因此，具有 50% 白色和 50% 黑色的棋盘图像会遇到两个问题：黑白图像的色调是任意的，并且有两种颜色正好占图像的 50%。

【讨论】：

【解决方案2】：

听起来您想从计算图像的image histogram 或color histogram 开始。主要颜色将与直方图中的峰值相关。

【讨论】：

【解决方案3】：

您可能希望将图像从 RGB 更改为索引，然后您可以使用常规直方图并检测图片（您可能已经知道，Matlab 使用 rgb2ind() 执行此操作），然后问题将减少到您的常规“在数组中查找峰值”。

然后 n = hist(Y,nbins) 将向量 Y 中的元素分箱到 10 个等距容器中，并将每个容器中的元素数作为行向量返回。

n 中的那些值会告诉你每个 bin 中有多少元素。然后只需摆弄箱的数量以使它们足够宽，每个中有多少元素将使您将所述箱视为主要颜色，然后取出包含这些元素的箱，计算索引与它们的中间对应，并再次将其转换为RGB。

无论您使用什么进行处理，都可能具有与那些类似的功能

【讨论】：

【解决方案4】：

您可能还想对图像进行预处理，例如应用高通滤波器（仅去除非常低的频率）以使照片中的光线均匀 — http://en.wikipedia.org/wiki/Checker_shadow_illusion

【讨论】：