Question

我试图在给出图片的情况下计算每种颜色的百分比。在这一步我有这个输出：

       Color Count red green blue
861  ED1B24 16774 237    27   36
1    000000 11600   0     0    0
18   23B14D  5427  35   177   77
1996 FFFFFF  5206 255   255  255
1547 FEF200  3216 254   242    0
862  ED1B26   344 237    27   38

现在我想添加另一个带有颜色名称的列，然后计算百分比。我该怎么做？我想我也必须聚合一些颜色。 TNX

此处讨论上述输出的代码：Image colors composition using R

Answer 1

您可以决定一些距离度量，然后搜索R颜色，以最小化到每种颜色的距离。它听起来计算成本很高，但事实证明它很快。

例如，使用您提供的数据框：

> col_data
      Color Count red green blue
861  ED1B24 16774 237    27   36
1    000000 11600   0     0    0
18   23B14D  5427  35   177   77
1996 FFFFFF  5206 255   255  255
1547 FEF200  3216 254   242    0
862  ED1B26   344 237    27   38

我们可以创建另一个数据框，其中包含R：

中定义的颜色的RGB值

r_colors <- data.frame(color = colors())
r_colors <- cbind(r_colors, t(col2rgb(colors())))

这会产生类似于：

的内容

> head(r_colors)
          color red green blue
1         white 255   255  255
2     aliceblue 240   248  255
3  antiquewhite 250   235  215
4 antiquewhite1 255   239  219
5 antiquewhite2 238   223  204
6 antiquewhite3 205   192  176

（点点点）

> tail(r_colors)
          color red green blue
652      yellow 255   255    0
653     yellow1 255   255    0
654     yellow2 238   238    0
655     yellow3 205   205    0
656     yellow4 139   139    0
657 yellowgreen 154   205   50

使用欧几里德距离来映射上面r_data中的颜色：

col_data$color_name <- sapply(
  seq_along(col_data$Color),
  function(i) 
    r_colors$color[
      which.min(
        (r_colors$red - col_data$red[i])^2 +
          (r_colors$green - col_data$green[i])^2 +
          (r_colors$blue - col_data$blue[i])^2
      )
    ]
)

我们得到数据框：

> col_data
      Color Count red green blue color_name
861  ED1B24 16774 237    27   36 firebrick2
1    000000 11600   0     0    0      black
18   23B14D  5427  35   177   77   seagreen
1996 FFFFFF  5206 255   255  255      white
1547 FEF200  3216 254   242    0     yellow
862  ED1B26   344 237    27   38 firebrick2

当然，颜色可能不完全匹配，但它们非常相似。下图显示了相应的最近R颜色（右侧）旁边的col_data（左侧）中的颜色。

（从技术上讲，我们只是在RGB空间中搜索最近的邻居。）

如果我理解你的问题的第二部分，从这一点获得相对比例不应该太棘手。

Answer 2

方法类似于@Richard Ambler的解决方案来比较测试rgb矢量和从colours()的输出中扩展的颜色映射集。

下面的函数rgb2col给定的测试rgb值返回近似匹配的颜色名称

数据：

library(scales) #for function show_col DF = read.table(text="Color Count red green blue ED1B24 16774 237 27 36 000000 11600 0 0 0 23B14D 5427 35 177 77 FFFFFF 5206 255 255 255 FEF200 3216 254 242 0 ED1B26 344 237 27 38",header=TRUE,stringsAsFactors=FALSE) #from https://gist.github.com/mbannert/e9fcfa86de3b06068c83 rgb2hex <- function(r,g,b) rgb(r, g, b, maxColorValue = 255)

<强>功能：

rgb2col = function(r,g,b) { #create colour name vs. rgb mapping table colourMap = data.frame(colourNames = colours(),t(col2rgb(colours()))) #input test colours testDF = data.frame(colourNames="testCol",red = r,green = g,blue = b) #combine both tables combDF = rbind(testDF,colourMap) #convert in matrix representation combMat= (as.matrix(combDF[,-1])) #add row labels as colour names rownames(combMat) = combDF[,1] #compute euclidean distance between test rgb vector and all the colours #from mapping table #using dist function compute distance matrix,retain only upper matrix #find minimum distance point from test vector #find closest matching colour name approxMatchCol = which.min(as.matrix(dist(combMat,upper=TRUE))[1,][-1]) #compare test colour with approximate matching colour scales::show_col(c(rgb2hex(r,g,b),rgb2hex(colourMap[approxMatchCol,2:4]))) #return colour name return(approxMatchCol) }

<强>输出：

sapply(1:nrow(DF),function(x) rgb2col(DF[x,"red"],DF[x,"green"],DF[x,"blue"])) #firebrick2 black seagreen white yellow firebrick2 # 135 24 574 1 652 135

<强>图：

使用R从十六进制颜色代码或RGB到颜色名称

2 个答案: