Question

我有相当多的照片和RGB色彩图（让我们说大概有100种颜色）。如何按颜色对图片进行分组并获得如下内容：http://labs.ideeinc.com/multicolr？

我目前的想法是：使用ImageMagick，为每张照片执行此操作：

将其调整为较小的尺寸，以便更快地处理。
Quantize它没有使用我选择的颜色贴图抖动。
获取照片histogram以获取每种颜色出现的次数。
将颜色存储在数据库中，但我还没有弄清楚快速检索的最佳方法是什么。

你知道更好更有效的方法吗？我选择的语言是PHP，因为所有繁重的处理都将由ImageMagick完成，而数据库是PostgreSQL。提前谢谢！

Answer 1

我注意到你已经想出如何从图像中获取最相关的颜色。不要调整图像大小，因为直方图可能看起来不同。

数据库可能看起来像这样：

图片表：

image_id | image_file

颜色表：

color_id | color_rgb

image_color table：

image_id | color_id | color_percent

color_percent列将用于分组/ where子句

获取图片：

select
    image_id
    sum(color_percent)/count(color_percent) as relevance
from
    image_color
where
    color_id IN (175, 243) # the colors you want to involve in this search
    and color_percent > 10 # this will drop results with lower significance
group by
    image_id
order by
    relevance

Answer 2

颜色本质上是三维向量（无论它们是否表示为HSV，RGB，CMY [K]）。不幸的是，关系数据库大多不是很擅长在一维以上的工作。

如果将图像缩小为单个“平均”颜色，则解决方案会变得更简单：一个简单的分析意味着您需要将新图像与每个现有图像进行比较，以确定相似程度。然而，更好的方法是将矢量数字化，在数据库中找到相似的值。

e.g。对于24位颜色124,39,201 作为1位颜色：0,0,1 作为2位颜色：1,0,2 ....

如果你想在图像中查看更多颜色，那么我建议减少到最接近固定颜色图的值而不进行错误传播，并确定最常用的顶部'N'颜色。之后您需要进行一些试验和努力 - 上面的方法可能需要对临时图像中的频率进行加权，或者您可能只是查看顶部NM颜色与计算值的NX匹配的图像（对于某些图像）调整M和X值。）

下进行。

Answer 3

我注意到你需要做什么。解决该问题的最佳方法是将图像从RGB转换为CIE-LAB颜色配置文件然后你可以计算3d空间中两种颜色之间的距离。

M.M。

按颜色分组照片

3 个答案: