Определить «общее среднее ”Цвет изображения
Я не совсем уверен, чего именно вы пытаетесь достичь, но я думаю, что способ, которым вы ссылались на источник jquascript jquery, может быть там, где началась ваша проблема. <script type="text/javascript" src="path/to/your/jquery.js"></script> должно быть хорошо для вас. Или лучше использовать CDN (Content Delivery Network), если вы разрабатываете с компьютера, подключенного к Интернету. С CDN все, что вам нужно сделать, это указать путь таким образом <script type="text/javascript" src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/jquery/3.3.1/jquery.min.js"></script>. Пока jquery полностью загружен и нет конфликтов с другими сценариями, вы можете использовать функцию ajax по желанию. Дайте мне знать, если это поможет.
3 ответа
Вы можете использовать PHP , чтобы получить массив цветовой палитры следующим образом:
<?php
function colorPalette($imageFile, $numColors, $granularity = 5)
{
$granularity = max(1, abs((int)$granularity));
$colors = array();
$size = @getimagesize($imageFile);
if($size === false)
{
user_error("Unable to get image size data");
return false;
}
$img = @imagecreatefromjpeg($imageFile);
// Andres mentioned in the comments the above line only loads jpegs,
// and suggests that to load any file type you can use this:
// $img = @imagecreatefromstring(file_get_contents($imageFile));
if(!$img)
{
user_error("Unable to open image file");
return false;
}
for($x = 0; $x < $size[0]; $x += $granularity)
{
for($y = 0; $y < $size[1]; $y += $granularity)
{
$thisColor = imagecolorat($img, $x, $y);
$rgb = imagecolorsforindex($img, $thisColor);
$red = round(round(($rgb['red'] / 0x33)) * 0x33);
$green = round(round(($rgb['green'] / 0x33)) * 0x33);
$blue = round(round(($rgb['blue'] / 0x33)) * 0x33);
$thisRGB = sprintf('%02X%02X%02X', $red, $green, $blue);
if(array_key_exists($thisRGB, $colors))
{
$colors[$thisRGB]++;
}
else
{
$colors[$thisRGB] = 1;
}
}
}
arsort($colors);
return array_slice(array_keys($colors), 0, $numColors);
}
// sample usage:
$palette = colorPalette('rmnp8.jpg', 10, 4);
echo "<table>\n";
foreach($palette as $color)
{
echo "<tr><td style='background-color:#$color;width:2em;'> </td><td>#$color</td></tr>\n";
}
echo "</table>\n";
Что дает вам массив, значения которого выше для того, как часто использовался этот цвет.
ИЗМЕНИТЬ Комментатор спросил, как использовать это для всех файлов в каталоге, вот оно:
if ($handle = opendir('./path/to/images')) {
while (false !== ($file = readdir($handle))) {
$palette = colorPalette($file, 10, 4);
echo "<table>\n";
foreach($palette as $color) {
echo "<tr><td style='background-color:#$color;width:2em;'> </td><td>#$color</td></tr>\n";
}
echo "</table>\n";
}
closedir($handle);
}
может не захотеть делать это для слишком большого количества файлов, но это ваш сервер.
В качестве альтернативы, если вы предпочитаете использовать Javascript , библиотека Lokesh Color-Theif делает именно то, что вы ищете.
Вот решение с помощью php-VIP . Это очень быстро, и найдет большинство распространенным цвет, а не средний цвет.
Большинство фотографий будет иметь серым как среднее число, так как это - то, что делает автоматический баланс белого. То, что Вы действительно хотите, является цветом, который чаще всего появляется.
Эта программа использует 3D гистограмму. Это делает куб 10 x 10 x 10 (можно изменить это, видеть $n_bins) представить все цветовое пространство RGB, затем циклы через изображение, считая число пикселей, которые попадают в каждое мусорное ведро. Это устанавливает количество в мусорном ведре (0, 0, 0) для обнуления (черный обычно неинтересный фон), затем ищет мусорное ведро с самым высоким количеством. Индекс того мусорного ведра является наиболее распространенным цветом RGB.
Это не будет работать на большую часть PNGs (необходимо будет выровнять альфу), или CMYKs (необходимо будет преобразовать в RGB сначала).
#!/usr/bin/env php
<?php
require __DIR__ . '/vendor/autoload.php';
use Jcupitt\Vips;
$im = Vips\Image::newFromFile($argv[1], ['access' => 'sequential']);
# 3D histogram ... make 10 x 10 x 10 bins, so 1000 possible colours
$n_bins = 10;
$hist = $im->hist_find_ndim(['bins' => $n_bins]);
# black is usually background or boring, so set that cell to 0 counts
# fetch (0, 0, set the 0th element of that to 0, paste back
$pixel = $hist->getpoint(0, 0);
$pixel[0] = 0;
$pixel = Vips\Image::black(1, 1)->add($pixel);
$hist = $hist->insert($pixel, 0, 0);
# (x, y) pixel with the most counts
[$v, $x, $y] = $hist->maxpos();
$pixel = $hist->getpoint($x, $y);
$z = array_search($v, $pixel);
# convert indexes to rgb ... +0.5 to get the centre of each bin
$r = ($x + 0.5) * 256 / $n_bins;
$g = ($y + 0.5) * 256 / $n_bins;
$b = ($z + 0.5) * 256 / $n_bins;
echo("r = " . $r . "\n");
echo("g = " . $g . "\n");
echo("b = " . $b . "\n");
я могу выполнить его как это:
$ time ./try302.php ~/pics/shark.jpg
r = 38.4
g = 38.4
b = 12.8
real 0m0.077s
user 0m0.068s
sys 0m0.016s
Так 70 мс на этом скромном ноутбуке для 700 x 700 пикселей jpg.
Начните с PIL. http://www.pythonware.com/products/pil/
Откройте объект Image. Используйте метод getdata , чтобы получить все пиксели. Усредните полученные значения.
Что-то вроде этого.