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1. PoC 코드


알고리즘 및 방법
일반적으로 이미지의 픽셀 값을 분석하여 대표적인 색상을 추출하는 방법을 사용한다.

대표적인 알고리즘 및 방법의 종류는 다음과 같다.

  1. K-means clustering: 데이터 포인트를 k개의 클러스터로 그룹화하는 방법이다. 이미지에서 색상을 추출하기 위해, 픽셀 값을 데이터 포인트로 사용하고 k값을 지정하여 클러스터링을 수행한다. 각 클러스터의 중심은 대표적인 색상으로 사용될 수 있다.
  2. Median Cut: 이미지의 색상 수를 줄이는 방법이다. 이미지에서 픽셀 값을 사용하여 RGB 공간을 나누고, 각 영역의 중간값을 색상으로 사용한다. 이 방법은 적은 색상 수로 이미지를 대표할 수 있어서 이미지 압축에 사용된다.
  3. Color Histogram: 이미지에서 각 색상이 얼마나 많이 나타나는지 히스토그램으로 나타내는 방법이다. 히스토그램에서 높은 값을 가진 색상은 이미지에서 더 많이 사용되는 색상으로 추정할 수 있다.
  4. Dominant Color Extraction: 이미지에서 가장 높은 색상 비율을 가진 색상을 대표 색상으로 추출하는 방법이다. 예를 들어, 이미지에서 가장 많은 비율로 나타나는 색상은 배경 색상으로 추정될 수 있다.
  5. Neural Network: Neural Network를 사용하여 이미지에서 대표 색상을 추출하는 방법도 있다. 예를 들어, Autoencoder 네트워크를 사용하여 이미지를 압축하고, 압축된 이미지에서 대표 색상을 추출할 수 있다.

장단점
각 방법의 장단점은 다음과 같다.

1. K-means clustering:
2. Median Cut:
3.Color Histogram:
4. Dominant Color Extraction:
5. Neural Network:
사용하려는 목적에 따라 선택한 방법 다를 수 있다.

1. PoC 코드 #

K-means clustering 알고리즘을 사용하여 C++로 이미지 대표색을 찾아본다. OpenCV 라이브러리를 사용하여 이미지에서 대표 색상을 추출하는 코드이다.


위 코드에서 K는 클러스터의 수를, attempts는 알고리즘 실행 횟수를 나타낸다. kmeans 함수를 사용하여 K-means clustering 알고리즘을 적용하고, labelscenters는 각각 클러스터링 결과와 클러스터의 중심을 나타낸다. 클러스터링 결과를 이미지에 표시하고, 결과 이미지를 출력한다.

이 코드는 OpenCV 라이브러리를 사용하기 때문에 해당 라이브러리를 설치하고, #include <opencv2/opencv.hpp>를 추가해야 한다.


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last modified 2023-09-06 14:09:52