从图像中获取最常用和最“不同”的颜色

Question

我一直在网上寻找一种算法，它可以分析一幅图像，并返回最不同和最常用的颜色--但没有成功。

例如：

如果我有一个RGB，50% fully blue (0,0,255)和25% pink (255,0,255)格式的25% red (255,0,0)位图

我希望算法返回这三种(或更多，取决于可用颜色)在使用中排序的颜色，因此：

1. Blue
2. Red / Pink
3. Red / Pink

谁知道有什么方法可以让我开始吗？也许一些文章可以阅读，等等。我从来没有在C#中使用过这样的图片。

Answer 1

如果我正确理解了问题，这可能会对您有所帮助(当然，您必须根据自己的需要阅读数据)：

/// <summary>
    /// Gets the bitmap image color statistics
    /// </summary>
    /// <param name="bit">The bitmap image you want to analyze</param>
    /// <returns></returns>
    public static List<KeyValuePair<Color, int>> GetStatistics(Bitmap bit)
    {
        Dictionary<Color, int> countDictionary = new Dictionary<Color, int>();

        for (int wid = 0; wid < bit.Width; wid++)
        {//for every column in the image
            for (int he = 0; he < bit.Height; he++)
            {//for every row in the image

                //Get the color of the pixel reached (i.e. at the current column and row)
                Color currentColor = bit.GetPixel(wid, he);

                //If a record already exists for this color, set the count, otherwise just set it as 0
                int currentCount = (countDictionary.ContainsKey(currentColor) ? countDictionary[currentColor] : 0);

                if (currentCount == 0)
                {//If this color doesnt already exists in the dictionary, add it
                    countDictionary.Add(currentColor, 1);
                }
                else
                {//If it exists, increment the value and update it
                    countDictionary[currentColor] = currentCount + 1;
                }
            }
        }

        //order the list from most used to least used before returning
        List<KeyValuePair<Color, int>> l = countDictionary.OrderByDescending(o => o.Value).ToList();

        return l;
    }
}

Answer 2

1. most使用的颜色

只要用一点谷歌的努力，你就能找到直方图。如果你想使用阴影作为单独的颜色，那么你可以选择256^3颜色。因此，要么使用一些动态列表，要么忽略一些最低有效位，以将数字降低一点。您还可以通过归一化颜色来更改动态范围。

- black is black
- and for everything else change vector size to `Max` for example 

Max = 2^5-1 = 31归一化颜色= color * Max / | color |

现在的算法是：

对于Max = 31，

1. create a counter table `cnt` for all combinations of colors

的大小为2^15 = 32768。将整个表格设置为零。

int cnt32768；对于(int i=0;i<32768;i++) cnti=0；

2.遍历整个图像，并为每个像素

    - normalize its color
    - convert it to address (for example `adr = (R) | (G<<5) | (B<<10)`)
    - increment its counter `cnt[adr]++;`

​

在此之后，您将在cnt[]中获得直方图。因此，现在按cnt的值对其进行索引排序，您就获得了按其使用情况排序的颜色

1. most不同颜色的

你是如何定义它的？我会使用直方图中的数据，并搜索其中2种颜色之间的max距离(在归一化之后)

D= |color1 -Color2

不需要sqrt它...如果您使用d^2，您将获得相同的结果。忽略cnt[adr]==0处的所有条目(即未使用的颜色)。这仍然是O(n^2) ..。更像是~T(n*n/2) ...在运行时术语中，n不是图像中的像素数。相反，它只是在图像中使用的不同颜色的数量要少得多…此外，在对直方图进行索引排序之后，删除/忽略所有的cnt[adr]==0条目，甚至是lover。