Extrageți instantaneu culorile dominante din orice imagine. Obțineți valori HEX și RGB cu un singur clic. Gratuit, sigur și rulează în întregime în browser.
Suporta PNG, JPG, WEBP, GIF. Maxim 50 MB.
Extragerea paletei de culori analizează o imagine și identifică culorile dominante sau reprezentative. Rezultatul este un set mic de culori - de obicei 5-8 - care surprind caracterul vizual al imaginii. Designerii folosesc palete extrase pentru a coordona alte elemente de design (culori ale UI care completează o imagine de erou, palete de brand derivate din fotografie, scheme de culori care se potrivesc cu o imagine de stare).
Extragerea folosește algoritmi de grupare (k-means sau similar) pentru a grupa toți pixelii imaginii în numărul solicitat de clustere de culori. Centrul fiecărui grup devine o paletă de culoare. Cele mai mari clustere reprezintă culorile dominante; algoritmul poate, de asemenea, pondere prin importanța vizuală (saturație, contrast) mai degrabă decât numărul brut de pixeli la culorile de accent izbitoare ale suprafeței.
Acest instrument rulează în browser utilizând JavaScript. Imaginea este decodificată în date de pixeli, eșantionată pentru a reduce calculul și grupată. Ieșirea este paleta cu coduri hexadecimale, valori RGB și bare proporționale care arată prevalența fiecărei culori în imagine.
Proiectarea pieselor care se coordonează cu imaginile existente este mult mai rapidă cu paletele extrase decât alegerea culorilor cu ochii. Designerii web care construiesc pagini de destinație în jurul imaginilor eroi, agenții de marketing care produc active care se potrivesc cu o fotografie cheie a unui produs și designerii de mărci care analizează imaginile concurenților beneficiază, toți, de extragerea algoritmică a paletei.
Paletele acceptă și gestionarea conținutului. Clasificarea imaginilor după culoarea dominantă vă permite să construiți interfețe în care utilizatorii răsfoiesc fotografii, produse sau modele după culoare. Construirea unui astfel de sistem necesită extragerea sistematică a paletelor, pe care extragerea programatică o permite.
Încărcați, alegeți dimensiunea paletei, obțineți culorile.
K- înseamnă iterații de grupare: atribuiți fiecare pixel celui mai apropiat centru al clusterului, recalculați centrele ca medie a pixelilor alocați, repetați până la convergență. Rularea pe imagini cu rezoluție completă este lentă; eșantionarea (luând fiecare al N-lea pixel) accelerează cu pierderi minime de calitate.
Spațiul de culoare contează. Clustering în RGB produce palete ponderate în funcție de distanța RGB, care nu se potrivește cu distanța perceptivă. Clustering în LAB sau HSV produce palete mai aliniate perceptiv - culorile care arată similar se grupează împreună mai fiabil.
Ieșire: coduri hexadecimale pentru fiecare centru de cluster, plus procentul de pixeli ai imaginii din fiecare cluster. Procentul reprezintă prevalența vizuală; cel mai mare grup este culoarea cea mai dominantă.