যেকোনো ছবি থেকে প্রধান রঙগুলো তাৎক্ষণিকভাবে বের করুন। এক ক্লিকে HEX এবং RGB মান পান। বিনামূল্যে, নিরাপদ এবং সম্পূর্ণ ব্রাউজারে চলে।
PNG, JPG, WEBP, GIF সমর্থিত। সর্বোচ্চ 50MB।
রঙ প্যালেট নিষ্কাশন একটি চিত্র বিশ্লেষণ করে এবং প্রভাবশালী বা প্রতিনিধি রং চিহ্নিত করে। ফলাফল হল রঙের একটি ছোট সেট - সাধারণত 5-8টি - যা চিত্রের ভিজ্যুয়াল চরিত্রটি ক্যাপচার করে। ডিজাইনাররা অন্যান্য ডিজাইনের উপাদানগুলির সমন্বয়ের জন্য নিষ্কাশিত প্যালেটগুলি ব্যবহার করে (ইউআই রঙ যা একটি হিরো ইমেজের পরিপূরক, ফটোগ্রাফি থেকে প্রাপ্ত ব্র্যান্ড প্যালেট, মেজাজের চিত্রের সাথে মেলে এমন রঙের স্কিম)।
এক্সট্রাকশনটি ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করে (কে-মান বা অনুরূপ) সমস্ত চিত্রের পিক্সেলকে অনুরোধ করা সংখ্যক রঙের ক্লাস্টারে গোষ্ঠীবদ্ধ করতে। প্রতিটি ক্লাস্টারের কেন্দ্র একটি প্যালেট রঙে পরিণত হয়। বৃহত্তম ক্লাস্টার প্রভাবশালী রং প্রতিনিধিত্ব করে; অ্যালগরিদম সারফেস স্ট্রাইকিং অ্যাকসেন্ট রঙে কাঁচা পিক্সেল গণনার পরিবর্তে ভিজ্যুয়াল গুরুত্ব (স্যাচুরেশন, কনট্রাস্ট) দ্বারা ওজন করতে পারে।
এই টুলটি জাভাস্ক্রিপ্ট ব্যবহার করে আপনার ব্রাউজারে চলে। চিত্রটিকে পিক্সেল ডেটাতে ডিকোড করা হয়, গণনা কমাতে নমুনা করা হয় এবং ক্লাস্টার করা হয়। আউটপুট হল হেক্স কোড, আরজিবি মান এবং আনুপাতিক দণ্ড সহ প্যালেট যা ছবিতে প্রতিটি রঙের প্রাদুর্ভাব দেখায়।
বিদ্যমান চিত্রগুলির সাথে সমন্বয় করে এমন টুকরো ডিজাইন করা চোখের দ্বারা রঙ বাছাই করার চেয়ে নিষ্কাশিত প্যালেটগুলির সাথে অনেক দ্রুত। ওয়েব ডিজাইনাররা হিরো ইমেজের আশেপাশে ল্যান্ডিং পেজ তৈরি করে, মার্কেটাররা সম্পদ তৈরি করে যা একটি মূল পণ্যের ছবির সাথে মেলে এবং ব্র্যান্ড ডিজাইনাররা প্রতিযোগী ইমেজ বিশ্লেষণ করে অ্যালগরিদমিক প্যালেট নিষ্কাশন থেকে উপকৃত হয়।
প্যালেটগুলি সামগ্রী ব্যবস্থাপনাকেও সমর্থন করে। প্রভাবশালী রঙের দ্বারা চিত্রগুলিকে শ্রেণীবদ্ধ করা আপনাকে ইন্টারফেস তৈরি করতে দেয় যেখানে ব্যবহারকারীরা রঙ অনুসারে ফটো, পণ্য বা ডিজাইন ব্রাউজ করে। এই ধরনের একটি সিস্টেম তৈরি করার জন্য প্যালেটগুলিকে পদ্ধতিগতভাবে নিষ্কাশন করা প্রয়োজন, যা প্রোগ্রাম্যাটিক নিষ্কাশন সক্ষম করে।
আপলোড করুন, প্যালেট আকার নির্বাচন করুন, রং পান।
K- মানে ক্লাস্টারিং পুনরাবৃত্তি: প্রতিটি পিক্সেলকে নিকটতম ক্লাস্টার কেন্দ্রে বরাদ্দ করুন, নির্ধারিত পিক্সেলের গড় হিসাবে কেন্দ্রগুলি পুনরায় গণনা করুন, অভিন্নতা না হওয়া পর্যন্ত পুনরাবৃত্তি করুন। পূর্ণ-রেজোলিউশন ইমেজ চলমান ধীর; নমুনা (প্রতি Nth পিক্সেল গ্রহণ) সর্বনিম্ন মানের ক্ষতির সাথে ত্বরান্বিত হয়।
রঙের স্থান গুরুত্বপূর্ণ। RGB-তে ক্লাস্টারিং RGB দূরত্ব দ্বারা ওজনযুক্ত প্যালেট তৈরি করে, যা উপলব্ধিগত দূরত্বের সাথে মেলে না। LAB বা HSV-এ ক্লাস্টারিং আরও বেশি উপলব্ধিগতভাবে সারিবদ্ধ প্যালেট তৈরি করে — যে রঙগুলি আরও নির্ভরযোগ্যভাবে একই গ্রুপের দেখায়।
আউটপুট: প্রতিটি ক্লাস্টার কেন্দ্রের জন্য হেক্স কোড এবং প্রতিটি ক্লাস্টারে চিত্র পিক্সেলের শতাংশ। শতাংশ চাক্ষুষ ব্যাপকতা প্রতিনিধিত্ব করে; বৃহত্তম ক্লাস্টার হল সবচেয়ে প্রভাবশালী রঙ।