我们可以使用 java、imagemagick 或 jmagick 找到图像中哪种颜色占主导地位吗？
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在java中迭代每个像素并确定颜色
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;
}
}
于 2012-05-10T08:52:20.993 回答
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这是一个棘手的问题。例如，如果您有一小块颜色完全相同的区域和一大块颜色略有不同的不同颜色的区域，那么简单地寻找最常用的颜色不太可能给您想要的结果。通过定义一组颜色以及您认为“成为”该颜色的 RGB 值范围，您将获得更好的结果。
该主题在 ImageMagick 话语服务器上进行了详细讨论，例如： http ://www.imagemagick.org/discourse-server/viewtopic.php?f=1&t=12878
另请参阅获取图像主色的快速方法
于 2012-05-10T10:21:33.633 回答
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使用纯java，您可以迭代每个像素并计算每种颜色包含的频率......
伪代码：
Map<Color, Integer> color2counter;
for (x : width) {
for (y : height) {
color = image.getPixel(x, y)
occurrences = color2counter.get(color)
color2counter.put(color, occurrences + 1)
}
}
于 2012-05-10T08:49:39.000 回答
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假设您使用加色方案，其中 (0,0,0) 是黑色， (255, 255, 255) 是白色（如果我弄错了，请纠正我）。此外，如果您只想从 RGB 中找到主色：
我有一个想法，你们中的任何人都可以自由检查，那就是有 3 个变量，每个变量存储一个 RGB 值，并将图像中每个像素的适当值添加到每个变量中，然后除以 (255*numOfPixels)得到颜色的比例。然后比较 3 个比率：红色为 0.60，绿色为 0.5，这意味着红色更占优势。
这只是一个想法，可能需要调整......
于 2012-05-10T08:55:07.033 回答