Extrayez la palette de couleurs dominantes d’une image

Transformez une liste représentative de pixels d’image en une palette de couleurs compacte et exploitable. Cette capacité regroupe les valeurs RGB proches, classe les groupes selon leur présence pondérée et fournit chaque couleur dominante sous forme d’échantillon hexadécimal et de canaux RGB, avec son nombre de pixels et sa part dans l’échantillon transmis. Elle s’adresse aux traitements qui ont déjà échantillonné ou compté les pixels et souhaitent un résumé déterministe sans téléverser ni décoder l’image originale.

Préparez des échantillons de pixels représentatifs

Commencez par des pixels prélevés dans toute l’image, plutôt que dans un seul coin facile d’accès. Chaque enregistrement contient les valeurs des canaux rouge, vert et bleu, comprises entre 0 et 255. Si votre prétraitement a déjà compté les couleurs identiques, ajoutez count à l’enregistrement ; sinon, omettez-le et chaque enregistrement représentera un pixel.

Les enregistrements pondérés sont particulièrement pratiques pour les images comportant de grandes zones uniformes : ils conservent la fréquence réelle sans vous obliger à répéter des milliers de fois le même objet RGB. L’échantillonnage doit être équilibré dans l’espace. Une grille simple, un pas uniforme ou un aperçu réduit donne généralement une meilleure représentation que les premiers pixels dans l’ordre du fichier.

Écartez les pixels transparents, sauf s’ils ont déjà été composés sur le fond visible, car une valeur RGB invisible ne doit pas influencer une palette visible. L’algorithme fusionne les doublons exacts avant le regroupement ; des enregistrements répétés et un enregistrement compté équivalent donnent donc le même résultat.

Comprenez le regroupement déterministe des couleurs

Choisissez n comme nombre maximal de couleurs dominantes souhaité. Il doit s’agir d’un entier au moins égal à 1, et la capacité renvoie moins de couleurs lorsque l’échantillon contient moins de valeurs RGB distinctes. Les centres sont initialisés de façon déterministe à partir d’échantillons fréquents et bien séparés, puis affinés par un regroupement pondéré et borné dans l’espace RGB.

Aucun germe aléatoire, aucune horloge, aucun service réseau et aucun modèle n’intervient : une même entrée produit donc une même sortie. Les nuances proches peuvent rejoindre le même groupe, afin que les artefacts de compression, l’anticrénelage, les dégradés et de légères variations d’éclairage contribuent à un échantillon représentatif au lieu de morceler la réponse. La valeur RGB représentative est la moyenne pondérée du groupe, arrondie à des canaux entiers valides ; sa valeur hexadécimale découle de ces mêmes canaux.

Les groupes sont classés selon le nombre de pixels, avec un départage hexadécimal stable. La distance RGB reste volontairement simple et prévisible : c’est un résumé pratique, non un système perceptuel destiné à l’impression critique.

Exploitez les nombres et les parts en aval

La réponse contient un tableau colors, classé du nombre de pixels représentés le plus élevé au plus faible. Chaque élément comprend hex, un objet RGB, count et share. Le système consommateur peut ainsi contrôler la couverture et distinguer un petit échantillon d’une image largement échantillonnée.

Utilisez le premier échantillon comme approximation de l’accent dominant, mais vérifiez sa part avant de conclure qu’il représente la majorité de l’image. Une couleur de tête proche de la moitié constitue un signal visuel bien plus fort que la première couleur d’une palette équilibrée de cinq teintes. Pour automatiser, conservez toute la liste classée afin de faire évoluer les seuils sans retraiter les échantillons.

Les valeurs invalides et n inférieur à 1 provoquent des erreurs explicites.