iOS图片精确提取主色调算法iOS-Palette(附源码)

源码可见:[直接点击](Github的README会更新Change Log和待办任务TODO,强烈建议关注)

1.背景

图像提取主色调来增强浸入式交互体验的场景越来越常见,如知乎网页版的个人主页,Instagram的图片色调筛选。那如何去获得一张照片的主色调呢?GoogleAndroid.support.v7里,给出了一个叫做Palette(调色板)的方案。它的效果如下:

iOS图片精确提取主色调算法iOS-Palette(附源码)

Google官方效果图

关于这套算法,我已经在之前的文章中给出了解析(点击查看)。算法虽好,可是它却是用Java写的,而且用了很多Android或者Java很多工具库的类。我们iOS党跟Palette之间可谓是程序员之间最远的距离:“你的源码就在那里不离不弃,我却望着不能调用的API徒增叹息”。

不过现在,咱们iOS党也有自己的Palette了!让我们调着Objective-C的API,趁着2017年WWDC的改革东风,走上通往幸福的康庄大道!

2.为什么要用Palette?

有人是否要问了,不就是提取图片主色调嘛,我遍历一遍图片的所有像素信息,然后统计一下哪个RGB值最多,不就是主色调嘛?

这种方案可不可以?并不是不可以,在一些简单的场景中,这样算的出来的效果也能差强人意。但是考虑一下这些场景:淘宝上的一张带有深色背景的商品图,夜晚的霓虹灯,如:

iOS图片精确提取主色调算法iOS-Palette(附源码)

黑暗中的球灯

一排排黄的出油的ofo摆在灰色的大地上:

iOS图片精确提取主色调算法iOS-Palette(附源码)

灰色大地上的一排ofo

又或者当图片的主色调并不是纯色,而是处于渐变状态,这样就会分散RGB值,出现较大误差。所以我们很容易发现,图片的主色调往往并不是单纯的出现次数最多的RGB值。它应该符合我们人眼的习惯,是我们一眼就能辨识出来的视觉焦点。而这正是Palette真正厉害之处。

3.所以Palette做了什么?

Palette有两大特色,也分别解决了两个大问题,一是解决提取颜色是否是视觉焦点的问题,二是颜色分散的问题。

(1)怎么解决颜色视觉焦点问题?

RGB色彩模式描述了三种颜色通道,这三种通道组合在一起,便成了我们最终能看到的颜色。它能表示的颜色数目多到惊人,能涵盖人眼能感知的所有色彩范围。但是它无法表示颜色对人眼的吸引程度。那让我们回想以上两张图,我们是不是一下子就被亮丽的蓝色和黄色给吸引了?注意,我用了亮丽这个词。

那什么是亮丽?答案是色彩的饱和度,也就是鲜艳度。以及恰到好处的色彩明度,也就是色彩的亮度。以及足够多的色彩数目,也就是该颜色或者颜色族所代表的像素个数。

综合来看,就是色彩饱和度越高,越鲜艳,越能吸引眼球。适当的明度也有助于提高色彩吸引度,过低的话色彩很暗,过高的话色彩趋近白色,都会让人眼忽略。至于色彩数目就不用多言,肯定越多越好嘛!


对图片色彩模式有过研究的同学肯定能猜出来我要说什么了。没错,就是用HSL色彩模式评价提示。饱和度就是HSL中的S(saturation),明度就是HSL中的L(lightness)。Palette的给出的解法就是用颜色的S和L值以及像素个数去评价一种颜色的得分。

而为了满足不同的颜色提取需求(比如有人希望提取亮的颜色,有人希望提取饱和低的颜色),Palette把颜色目标分成了六种。高亮度的Light类,普通亮度的Normarl类,暗亮度的Dark类。高饱和的Vibrant类,低饱和的Mute类。它们自由搭配可以得出六种模式:

  • LIGHT_VIBRANT_MODE (高亮度高饱和类)

  • VIBRANT_MODE(普通亮度高饱和类)

  • DARK_VIBRANT_MODE(暗亮度高饱和类)

  • LIGHT_MUTED_MODE(高亮度低饱和类)

  • MUTED_MODE(普通亮度低饱和类)

  • DARK_MUTED_MODE(暗亮度低饱和类)

每种颜色目标模式都有自己独特的Target参数,也就是S和L越靠近这个Target值得分越高,最终再综合像素个数的得分,得分最高的颜色也就是我们在对应模式下要提取的目标颜色。

(2)怎么解决颜色分散问题?

另外一个难题就是颜色分散,毕竟RGB值完全相等的情况太少了。比如蓝天,靠近太阳的地方会更白更亮,远离太阳的地方蓝色会更纯更饱和。太分散的情况下,很容易蓝色会输给颜色相对更集中的其他颜色,如海边的长满绿色植被的山。这个时候,我们需要用一个框把这些相近却不相同的蓝色给框在一起,然后计算他们的平均颜色,来代表它们,这就是Palette中VBox的概念。进一步了解VBox,移步我之前的分析文章[点击查看]

Palette解决了这两大问题,让识别效果变得更加精确!所以当你需要去识别图片的主色调时,别忘了Palette。

4.怎么使用iOS-Palette?

在iOS-Palette中,我采用了跟TTAVPlayer一样的设计思想:“保证最小的接入成本同时保证最大的扩展性”。对于绝大部分需求,你不需要去了解PaletteTarget,什么高亮度低饱和这样的概念,你只需要调用这些简单的API:

iOS图片精确提取主色调算法iOS-Palette(附源码)

Class:Palete

iOS图片精确提取主色调算法iOS-Palette(附源码)

Class:UIImage+Palette

即可获得回调:

iOS图片精确提取主色调算法iOS-Palette(附源码)

回调函数中取recommendColor

但是当你需要更多的颜色模式时,你可以使用

iOS图片精确提取主色调算法iOS-Palette(附源码)

Class:UIImage+Palette

并且还可以使用 | 分隔符去满足不同的搭配需求,当你需要所有模式的下的目标颜色时,请使用:ALL_MODE_PALETTE,快捷获取所有模式的颜色。这些数据将会在回调Block中的allModeColorDic的字典中带回来。

Tips:推荐颜色的逻辑是优先选VIBRANT_MODE下的颜色,如果该模式下没有识别出目标颜色,则会按照MUTE_MODE——LIGHT_VIRANT_MODE ——LIGHT_MUTE_MODE——DARK_VIBRANT_MODE——DARK_MUTE_MODE的继承顺序进行传递。

5.Demo的效果一览

(1)在白色背景干扰下的表现

iOS图片精确提取主色调算法iOS-Palette(附源码)

(2).在黑暗环境下的表现

iOS图片精确提取主色调算法iOS-Palette(附源码)

(3).正常光照环境下的表现

iOS图片精确提取主色调算法iOS-Palette(附源码)

由于每张图都有点大,更多的效果图可以点击查看:

(1)[点击查看]

(2)[点击查看]

(3)[点击查看]

(4)[点击查看]

(5)[点击查看]

(6)[点击查看]

6.关于作者

知乎:https://www.zhihu.com/people/tang-di-78/activities

Github:https://github.com/tangdiforx/iOSPalette

简书:http://www.jianshu.com/p/01df6010dded


作者:唐笛_Dylan
链接:https://www.jianshu.com/p/01df6010dded

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