Как автоматически классифицировать изображения по доминирующему цвету?

Question

У меня много изображений (десятки тысяч) довольно больших изображений в формате JPG. Каждый из них представляет собой изображение индексной карты. Большинство из них белые, но некоторые имеют стандартные цвета индексной карты (these colors).

Цвета соответствуют атрибутам данных, поэтому я хотел бы программно классифицировать эти карты по цвету. Я знаю, что можно извлечь доминирующий цвет из изображений в веб-браузере, используя элемент canvas и такой алгоритм, как color thief, и он работает - он дает мне значение rgb, которого достаточно, чтобы выложить карты.

Но я не вижу, как я мог бы запускать такое через веб-браузер на большом количестве изображений.

Мне интересно, может ли кто-нибудь порекомендовать инструмент командной строки, возможно, модуль Python или Ruby, который мог бы сделать что-то подобное.

Answer 1

Это, похоже, сильно перекрывается с this question.

Если бы я был в вашей ситуации, я бы попробовал пару вещей. Во-первых, вы можете получить любую из нескольких библиотек Python, которые могут работать: OpenCV, Mahotas, PIL, или scikits.image, возможно, все это возможно, так как вам просто нужно вычеркнуть средние значения RGB.

Напишите сценарий для загрузки каждого изображения и добавления его среднего значения RGB в список. Затем вы можете использовать встроенные методы от scikits.learn для выполнения кластеризации с помощью средств или с помощью k-средних в этом большом списке цветов. Поскольку вы, вероятно, знаете, сколько разных цветов есть, k-mean - хороший выбор. В качестве альтернативы, если вы уже знаете значения RGB стандартных цветов, то для каждого загружаемого изображения просто вычислите среднее значение RGB, а затем «классифицируйте» это изображение в соответствии с тем, какой вектор цветного RGB-изображения наиболее близок.