Takoj izvlecite prevladujoče barve iz katere koli slike. Pridobite HEX in RGB vrednosti z enim klikom. Brezplačno, varno in v celoti deluje v vašem brskalniku.
Podpira PNG, JPG, WEBP, GIF. Največ 50 MB.
Ekstrakcija barvne palete analizira sliko in prepozna prevladujoče ali reprezentativne barve. Rezultat je majhen niz barv - običajno 5-8 -, ki zajamejo vizualni značaj slike. Oblikovalci uporabljajo ekstrahirane palete za usklajevanje drugih oblikovalskih elementov (barve uporabniškega vmesnika, ki dopolnjujejo glavno podobo, palete blagovnih znamk, pridobljene iz fotografije, barvne sheme, ki se ujemajo s sliko razpoloženja).
Ekstrakcija uporablja algoritme združevanja v gruče (k-means ali podobno), da združi vse piksle slike v zahtevano število barvnih skupin. Vsako središče grozda postane barva palete. Največji grozdi predstavljajo prevladujoče barve; algoritem lahko tudi uteži glede na vizualni pomen (nasičenost, kontrast) namesto neobdelanega števila slikovnih pik za površinske osupljive poudarjene barve.
To orodje deluje v vašem brskalniku s pomočjo JavaScripta. Slika je dekodirana v podatke slikovnih pik, vzorčena, da se zmanjša izračun, in združena v gruče. Izhod je paleta s šestnajstiškimi kodami, vrednostmi RGB in proporcionalnimi črtami, ki prikazujejo razširjenost vsake barve na sliki.
Oblikovanje kosov, ki se ujemajo z obstoječimi slikami, je veliko hitrejše z ekstrahiranimi paletami kot izbiranje barv na oko. Spletni oblikovalci, ki gradijo ciljne strani okoli glavnih slik, tržniki, ki ustvarjajo sredstva, ki se ujemajo s ključno fotografijo izdelka, in oblikovalci blagovnih znamk, ki analizirajo slike konkurentov, vsi imajo koristi od ekstrakcije algoritemske palete.
Palete podpirajo tudi upravljanje vsebine. Kategorizacija slik po prevladujoči barvi vam omogoča ustvarjanje vmesnikov, kjer uporabniki brskajo po fotografijah, izdelkih ali dizajnih po barvah. Izgradnja takšnega sistema zahteva sistematično ekstrahiranje palet, kar programsko ekstrahiranje omogoča.
Naložite, izberite velikost palete, pridobite barve.
K-means iteracije združevanja v gruče: dodelite vsako slikovno piko najbližjemu središču gruče, znova izračunajte centre kot povprečje dodeljenih pikslov, ponavljajte do konvergence. Delovanje na slikah polne ločljivosti je počasno; vzorčenje (vsaka N-ta slikovna pika) se pospeši z minimalno izgubo kakovosti.
Barvni prostor je pomemben. Združevanje v skupine v RGB ustvari palete, ponderirane z razdaljo RGB, ki se ne ujema z zaznavno razdaljo. Združevanje v skupine v LAB ali HSV ustvari bolj zaznavno poravnane palete – barve, ki so videti podobne, se bolj zanesljivo združujejo.
Izhod: šestnajstiške kode za vsako središče gruče, plus odstotek slikovnih pik v vsaki gruči. Odstotek predstavlja razširjenost vida; največji grozd je najbolj prevladujoča barva.