Меню

Как определит цвета изображения



Определить цвет по фото онлайн

Ищете способ определить точный цвет по фото через онлайн сервисы? Существует ряд инструментов для художников и дизайнеров, способных значительно облегчить процесс подбора палитры. В данной статье мы расскажем о возможностях некоторых сервисов, созданных специально для этого.

Get Color — программа для определения цвета

В программе Get Color можно узнать HEX-код цвета и его название , а также получить на него ссылку. Чтобы ознакомиться с доступными функциями, перейдите по ссылке get-color.ru. Данные онлайн-сервис специализируется на создании красивых и гармоничных палитр на основе заданных оттенков по фото.

HEX представляет собой систему унификации. Согласно ей, каждому цвету присваивается 16-значный код. Он может быть переведен в:

  • HSL . Модель конвертирует цвета в различные градации серого.
  • RGB/RGBA . Формат для художников и веб-дизайнеров.
  • CSS/CSS3 . Так называется кодировка для верстки HTML.
  • CMYK . Это модель для применения в полиграфическом дизайне.

HEX-код представляет цвет в виде цифробуквенных комбинаций. Например, #CC2E2E. Первая пара символов представляет собой насыщенность красным цветом, вторая указывает на уровень зеленого. Третья расскажет о содержании синего. Нужного оттенка можно добиться, манипулируя сочетаниями символов.

Чтобы было проще оценить цвет, следует обратить внимание на панель, расположенную в самой левой части экрана. Там находится ряд кнопок, с помощью которых можно изменить фон.

В самом верху экрана есть клавиша для перехода к инструменту « Пипетка ».

Внизу есть кнопка для скачивания специальной утилиты на свой компьютер. С ее помощью вы сможете моментально определять цвет нужных фотографий.

Imgonline — сервис, который поможет подобрать цвет по фото

Отличный многофункциональный онлайн-сервис, который позволяет проводить за считанные секунды все ключевые операции по обработке изображений. Зайти в нужный раздел сайта можно по данной ссылке imgonline.com.ua.

Как определить цвет по фото с его помощью:

    Загрузить картинку с компьютера;

Источник

Основные цвета изображения (картинки) онлайн.

Предназначение данного инструмента — онлайн определение цветов изображения. Не имеет значения, это фотография, скриншот или рисунок созданный в графической программе, загрузив картинку Вы получите цветовую схему с основными цветами и их значениями в RGB.

Определитель доступен пользователям компьютеров и мобильных устройств, при использовании смартфона, Вам предоставляется допольнительная возможность выбора источника для определения цвета — сделать фото. Обработка картинки происходит параллельно с загрузкой, нет необходимости ждать, чтобы получить конечный результат, при этом на исходное изображение это не никак влияет, оно остается как есть. Форматы загружаемых файлов: PNG, JPEG, GIF, ICO. Загрузки не ограничены по времени и количеству, размер, также, значения не имеет, обработчик справляется с разрешением как менее 72, так и более 300 dpi.

Получаемый результат напрямую зависит от качества изображения, если картинка была отсканирована с полиграфической продукции, необходимо “раздавить”, или “смешать” соседние пиксели (как будет угодно, формулировка на суть не влияет). В программе Фотошоп (Adobe Photoshop), есть соответствующая функция, которая позволяет это сделать: Фильтры и эффекты → Оформление → Фасет, для англоязычной версии: Filter → Pixelate → Facet. Данный фильтр может быть полезен и для подготовки сканированных рисунков к печати для избежания “двойного растрирования” — наложения старых точек на новые.

Источник

Цветовая идентификация в изображениях

Дата публикации Dec 17, 2018

Недавно я начал читать о том, как я могу работать с изображениями в Python. Когда я наткнулся на OpenCV, который позволяет импортировать и манипулировать изображениями в Python, я начал задаваться вопросом, можно ли извлечь информацию из этих изображений с помощью машинного обучения и каким-либо образом использовать.

Мы все видели, что мы можем искать в Интернете на основе определенных фильтров, один из которыхцвет, Меня вдохновило написать код, который может извлекать цвета из изображений и фильтровать изображения на основе этих цветов.

В этой статье я объясню, как я понимал основы OpenCV, извлекал цвета из изображений с использованием алгоритма KMeans и фильтровал изображения из коллекции изображений на основе значений цветов RGB. Полный блокнот доступен по адресуэтот репозиторий, sample_image.jpg была нажата мной и другими 5 изображениями в папке images были взяты изUnsplash,

Импорт библиотек

Мы импортируем основные библиотеки, включая matplotlib.pyplot а также numpy , Чтобы извлечь количество, мы будем использовать Counter из библиотеки коллекций. Чтобы использовать OpenCV, мы будем использовать cv2 , KMeans Алгоритм является частью sklearn’s cluster подпакет. Для сравнения цветов мы сначала конвертируем их в лабораторию, используя rgb2lab а затем рассчитать сходство, используя deltaE_cie76 , Наконец, чтобы объединить пути при чтении файлов из каталога, мы импортируем os ,

Читайте также:  Почему у человека ногти синего цвета

Работа с OpenCV

Чтобы прочитать любое изображение, мы используем метод cv2.imread() и укажите полный путь к изображению, которое импортируется в блокнот в виде массива Numpy. Затем мы можем построить его, используя метод pyplot imshow() ,

Форма массива (3456, 4608, 3). Первые два значения соответствуют пикселям изображения. Третье значение установлено на 3, поскольку каждый пиксель представлен в виде комбинации трех цветов: красного, синего и зеленого.

Цвет изображения выглядит немного не так. Это связано с тем, что по умолчанию OpenCV считывает изображение в последовательности Blue Green Red (BGR). Таким образом, для просмотра реального изображения нам нужно преобразовать рендеринг в красный, зеленый, синий (RGB).

Метод cvtColor позволяет нам преобразовывать рендеринг изображения в другое цветовое пространство. Перейти от BGR цветовое пространство для RGB мы используем метод cv2.COLOR_BGR2RGB ,

В некоторых ситуациях нам может потребоваться черно-белое изображение. В таких случаях мы можем выразить изображения как серый. Теперь мы используем пространство преобразования как cv2.COLOR_BGR2GRAY и показать вывод с цветовой картой как gray ,

Мы также можем изменить размер изображения до заданного размера. Мы используем метод resize предоставлено cv2 , Первый аргумент — это изображение, которое мы хотим изменить, а второй аргумент — это ширина и высота, определенные в скобках.

Теперь перейдем к идентификации цветов на изображении и отображению верхних цветов в виде круговой диаграммы.

Цветовая идентификация

Преобразование RGB в Hex

Сначала мы определим функцию, которая будет преобразовывать RGB в hex так что мы можем использовать их в качестве меток для нашей круговой диаграммы.

При чтении цвета, который находится в RGB пробел, мы возвращаем строку. <:02x>просто отображает шестнадцатеричное значение для соответствующего цвета.

Прочитать изображение в цветовом пространстве RGB

Далее мы определим метод, который поможет нам получить изображение в Python в RGB Космос.

Мы предоставляем путь к изображению в качестве аргумента. Сначала мы читаем файл, используя imread а затем измените его цветовое пространство, прежде чем вернуть его.

Получить цвета с изображения

Теперь мы определяем полный код как метод, который мы можем вызвать, чтобы извлечь верхние цвета из изображения и отобразить их в виде круговой диаграммы. Я назвал метод как get_colors и он принимает 3 аргумента:

  1. image : Изображение, цвета которого мы хотим извлечь.
  2. number_of_colors : Всего цветов, которые мы хотим извлечь.
  3. show_chart : Логическое значение, которое решает, показать ли нам круговую диаграмму или нет.

Давайте разберем этот метод для лучшего понимания.

Сначала мы изменяем размер изображения до размера. 600 x 400 , Не требуется изменять его размер до меньшего, но мы делаем это для уменьшения пикселей, что сокращает время, необходимое для извлечения цветов из изображения. KMeans ожидает, что ввод будет двухмерным, поэтому мы используем функцию изменения формы Numpy для изменения формы данных изображения.

Алгоритм KMeans создает кластеры на основе предоставленного количества кластеров. В нашем случае это сформирует кластеры цветов, и эти кластеры будут нашими главными цветами. Мы тогда fit а также predict на том же изображении, чтобы извлечь прогноз в переменную labels ,

Мы используем Counter чтобы подсчитать все метки. Чтобы найти цвета, мы используем clf.cluster_centers_ , ordered_colors перебирает ключи, присутствующие в count, а затем делит каждое значение на 255 , Мы могли бы напрямую разделить каждое значение на 255, но это нарушило бы порядок.

Далее мы получаем hex а также rgb цвета. Поскольку мы разделили каждый цвет на 255 раньше, теперь мы снова умножаем его на 255, находя цвета. Если show_chart является True , мы строим круговую диаграмму с каждой частью круговой диаграммы, определенной с помощью count.values() , обозначается как hex_colors и цвета как ordered_colors Мы наконец вернем rgb_colors который мы будем использовать на более позднем этапе.

Читайте также:  Кому идут тени зеленого цвета

Давайте просто вызовем этот метод как get_colors(get_image(‘sample_image.jpg’), 8, True) и наша круговая диаграмма появляется с верхними 8 цветами изображения.

T Он открывает двери для многих превосходных приложений, таких как поиск цветов в поисковой системе или поиск предмета одежды, в котором есть определенный цвет.

Мы только что определили большинство из 8 цветов, которые существуют в нашем изображении. Давайте попробуем реализовать механизм поиска, который может фильтровать изображения на основе предоставленного нами цвета.

Поиск изображений с использованием цвета

Теперь мы погрузимся в код фильтрации набора из пяти изображений по желаемому цвету. Для нашего случая использования мы предоставим значения RGB для цветовзеленый,синийа такжежелтыйи пусть наша система фильтрует изображения.

Получить все изображения

Изображения находятся в папке images , Мы определяем COLORS как словарь цветов. Затем мы читаем все изображения в этой папке и сохраняем их значения в images массив.

Показать все изображения

Сначала мы показываем все изображения в папке, используя нижеуказанные for петля.

Разобьем область на участки, равные количеству изображений. Метод принимает аргументы какколичество рядов = 1,количество столбцов = все изображения, т.е. 5в нашем случае апоказатель,

Сопоставить изображения с цветом

Теперь мы определим метод match_image_by_color отфильтровать все изображения, которые соответствуют выбранному цвету.

Сначала мы извлекаем цвета изображения, используя наш ранее определенный метод get_colors в RGB формат. Мы используем метод rgb2lab чтобы преобразовать выбранный цвет в формат, который мы можем сравнить. for Цикл просто перебирает все цвета, полученные из изображения.

Для каждого цвета цикл меняет его на lab , находит дельту (в основном разницу) между выбранным цветом и цветом в итерации, и если дельта меньше порогового значения, изображение выбирается как соответствующее цвету. Нам нужно вычислить дельту и сравнить ее с порогом, потому что для каждого цвета существует много оттенков, и мы не всегда можем точно подобрать выбранный цвет с цветами на изображении.

Говоря зеленым, пользователь может означать светло-зеленый, зеленый или темно-зеленый. Нам нужно просмотреть все возможности.

Если мы извлекаем, скажем, 5 цветов из изображения, даже если один цвет соответствует выбранному цвету, мы выбираем это изображение. threshold в основном определяет, насколько могут различаться цвета изображения и выбранного цвета.

Давайте рассмотрим случай, когда мы пытаемся найти изображения с зеленым цветом. Если порог слишком высок, мы можем начать видеть синие изображения в нашем поиске. Аналогично, с другой стороны, если пороговое значение слишком низкое, зеленый цвет может даже не совпадать с изображениями, имеющими темно-зеленый цвет. Все зависит от того, что требуется в данной ситуации, и мы можем соответствующим образом изменить значения. Нам нужно тщательно установить threshold ценность.

Показать выбранные изображения

Мы определяем функцию show_selected_images который перебирает все изображения, вызывает вышеупомянутую функцию для их фильтрации по цвету и отображает их на экране, используя imshow ,

Теперь мы просто вызовем этот метод и дадим ему возможность отобразить результаты.

Результаты фильтра

Мы называем метод следующим образом. Мы просто заменим переменную selected_color с COLORS[‘GREEN’] для зеленого, COLORS[‘BLUE’] для синего и COLORS[‘YELLOW’] для желтого. Мы устанавливаем пороговое значение, чтобы быть 60 и общее количество цветов, которые будут извлечены из изображения, которое будет 5 ,

Источник

Узнать цвет пикселя онлайн

Автор: Юрий Белоусов · 15.01.2019

Дизайнерам, вебмастерам, да и простым пользователям может понадобиться вычислить какого цвета тот или иной элемент на странице сайта или какой-то определенный пиксель на изображении, узнать его цветовой код в форматах RGB или HEX.

В этой статье рассмотрим, как узнать какого цвета пиксель с помощью нескольких простых, но действенных инструментов, сервисов и программ.

Определение цвета в браузере

Если объект, цветовую схему которого вы хотите знать, расположен в интернете, а не на локальном компьютере, то самый простой и быстрый способ узнать, какого цвета пиксель – воспользоваться встроенным в браузер инструментом для разработчиков.

Определение цвета в браузере:

  1. Следует кликнуть правой кнопкой мыши в любой части страницы сайта;
  2. Выбрать в контекстном меню пункт «Просмотреть код» («Просмотреть код элемента»). Либо можно нажать комбинации клавиш Ctrl + Shift + I или Ctrl + Shift + C , после чего откроется HTML и CSS код сайта;
  3. Необходимо в колонке с CSS кодом найти любой элемент, у которого задан цвет. Его отыскать не сложно, ориентироваться нужно по цветным квадратикам. См. скриншот ниже;
  4. Следует кликнуть по этому квадратику, после чего на том же месте откроется инструмент подбора цветовой палитры. При этом, если переместить мышку на страницу сайта, то курсор поменяет свой вид и будет выглядеть, как прицел, а рядом с ним будет круг, в котором отображены многократно увеличенные, попадающие в этот самый прицел пиксели.
  5. Достаточно навести курсор на нужный пиксель и кликнуть левой кнопкой мыши. После чего в окне с палитрой будет выбран нужный цвет. Он будет отображен в кружке. Кроме того, будет указана информация о коде цвета в HEX. Если нажать на стрелочки с правой стороны от кода цвет, то можно выбрать другую систему кодирования цвета, например, RGB, RGBA, HSV.
Читайте также:  Цвет черная кошка какая это порода

Вот так вот просто можно узнать и получить код цвета пикселя на странице сайта онлайн с помощью браузера. Теперь без труда можно определить цвет какого-либо элемента интерфейса на странице сайта: фона, текста или точки на изображении.

Перемещая курсор по палитре можно изменить цвет выбранного элемента (не работает с картинками и фото).

Если есть необходимость определить цвет пикселя на картинке, расположенной на компьютере, то и в этом случае можно воспользоваться данным инструментом.

Достаточно сделать следующее:

  1. Открыть браузер;
  2. Зажать файл картинки левой кнопкой мыши;
  3. Не отпуская, перенести его в окно браузера;
  4. После того, как картинка будет открыта в браузере, можно смело использоваться инструмент.

Как определить цвет пикселя на картинке онлайн

Если предыдущий способ не устраивает, или по каким-то причинам не удалось разобраться с инструментами разработчика, то есть возможность определить цвет пикселя на картинке онлайн с помощью сервисов.

Подобных онлайн-сервисов огромное множество. Я добавлю ссылки лишь на 3:

Все они очень простые в использовании. Нужно:

  1. Открыть любой онлайн-сервис по ссылке выше;
  2. Загрузить картинку с компьютера;
  3. Кликнуть мышкой по картинке, после чего будет указан точный цвет пикселя и его код в различных форматах.

Photoshop и Paint: как узнать цвет с помощью пипетки

Предыдущие способы куда проще, ведь не требуют установки и запуска программ для выполнения поставленной задачи. Но для тех, кто активно работает с графикой просто необходимо уметь обращаться графическими редакторами. Поэтому рассмотрим, как определить цвет с помощью пипетки в Paint и Photoshop.

Определение цвета с помощью палитры в Paint:

  1. Следует открыть Paint;
  2. Загрузить нужную картинку;
  3. В верхнем меню выбрать инструмент «Палитра», после чего появится значок пипетки;
  4. Достаточно просто клацнуть мышкой в нужном месте картинки;
  5. В разделе «Цвета» отобразится нужный цвет;
  6. Далее следует перейти в «Изменение цветов», где в нижней правой части окна будет отображен цветовой код картинки в формате RGB.

Определение цвета с помощью пипетки в Photoshop:

  1. Нужно запустить Photoshop;
  2. Загрузить нужную фотографию или картинку;
  3. Нажать на инструмент «Пипетка»;
  4. Кликнуть в нужной части изображения (если кликнуть по нужному пикселю сложно, то можно увеличить масштаб картинки до приемлемого размера);
  5. В правой части экрана будет отображен нужный цвет;
  6. Если кликнуть по маленькой иконке цвета, то откроется окно с детальной информацией о цвете выбранного пикселя.

Приложения для определения цвета для Google Chrome

Для быстрого определения цвета онлайн можно использовать вспомогательные расширения (плагины).

Все они очень просты в использовании. Нужно:

  1. Установить любое расширение;
  2. Запустить его стандартным образом, нажав на значок расширения в верхнем правом углу экрана браузера.

Конечно же, подобные плагины есть не только для Google Chrome, но и для Mozilla Firefox, Opera, Яндекс браузера. Чтобы их найти необходимо в магазине расширений в своем браузере в поле поиска вбить «Color Picker».

Программа для определения цвета на экране

Для выполнения поставленной задачи, можно использовать программы для определения цвета на экране.

Pixie – очень простая в использовании программа, которая легко поможет определить какого цвета пиксель на экране монитора.

Не нашли ответ? Тогда воспользуйтесь формой поиска:

Источник