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kulerにあるカラーパレットがカッコ良かったのでiphoneのアプリで使いたいと思ったのですが、商用はダメみたいなのでパレットをジェネレートするpythonスクリプト書いてみました。
どれも意外といい感じの配色になった。
仕組みはイメージファイルをロードしてヒストグラムをクラスタリングして５色のパレットをジェネレートすると言うもの。
こんな感じの写真から
これと
これと
こんなパレットを生成することができた。スクリプトが置いてあるディレクトリのjpgファイルを読み込んで３枚ずつ生成していくので沢山のパレットを作ることが出来ます。ざっと動かしてみた感じ、満足できるくらいの出力が得られました。
py2exeでwindows実行形式のファイルGenPalette.zip(解凍してください)も作っておきました。
コードはこちら。使うときはリネームしてください
処理の流れは以下のようになっています。
・イメージをロード
・ヒストグラムを取得。ヒストグラムというのは色情報の分布を表したもののようです。
・ヒストグラムをウォード法で５つのクラスタに分ける。
・各クラスタ中、一番嵩みの多い色情報を選んでパレット化
・各クラスタ中、一番嵩みの少ない色情報を選んでパレット化
・各クラスタ中、ランダムに色情報を選んでパレット化
パレット数は５個でコーディングしてるけど、paletteSizeを変えれば増やしたり減らしたり出来ます。
palette.txtには以下のような出力がされます。
処理が結構重いのですがクラスタリングの方法を変えれば軽くなるかもしれません。
[(223, 184, 181), (122, 86, 104), (120, 72, 85), (99, 50, 56), (85, 36, 39)] // max value in histogram of clusters [ DSCF0053.JPG to 0000.png ] [(240, 212, 216), (221, 189, 196), (193, 147, 160), (149, 121, 120), (141, 97, 92)] // min value in histogram of clusters [ DSCF0053.JPG to 0001.png ] [(223, 209, 201), (178, 124, 159), (109, 53, 107), (107, 87, 169), (100, 81, 181)] // random per clusters [ DSCF0053.JPG to 0002.png ]
# coding: utf-8
import random
import re
import sys, os, glob
from PIL import Image, ImageFont, ImageDraw
class elem:
def __init__( self, grpCnt, dataCnt, rngCnt, grpRng, data ):
self.grpCnt = grpCnt
self.dataCnt = dataCnt
self.rngCnt = rngCnt
self.grpRng = grpRng
self.data = data
def analysis( store ):
dataCntBuf = [ 1 ] * store.dataCnt
rangeBuf = [ [ 0 ] * store.dataCnt for idx in range( store.dataCnt ) ]
for idx in range( store.dataCnt ):
store.grpRng[ idx ] = idx
ndx = idx + 1
while ndx < store.dataCnt:
rangeBuf[ idx ][ ndx ] = getRange( store, idx, ndx )
ndx += 1
for idx in range( store.dataCnt ):
ndx = idx + 1
while ndx < store.dataCnt:
rangeBuf[ ndx ][ idx ] = rangeBuf[ idx ][ ndx ]
ndx += 1
loopCnt = store.dataCnt
while loopCnt > store.grpCnt:
curRange = getMinimumRange( store, rangeBuf )
for idx in range( store.dataCnt ):
if store.grpRng[ idx ] == idx :
ndx = idx + 1
while ndx < store.dataCnt:
if store.grpRng[ ndx ] == ndx :
if idx != curRange[ "to" ] and ndx != curRange[ "to" ] :
if idx == curRange[ "from" ] :
rangeBuf[ idx ][ ndx ] = analyticRange({
"dest1" : rangeBuf[ curRange[ "from" ] ][ ndx ],
"dest2" : rangeBuf[ curRange[ "to" ] ][ ndx ],
"dest3" : rangeBuf[ curRange[ "from" ] ][ curRange[ "to" ] ],
"size1" : dataCntBuf[ curRange[ "from" ] ],
"size2" : dataCntBuf[ curRange[ "to" ] ],
"size3" : dataCntBuf[ ndx ]
})
rangeBuf[ ndx ][ idx ] = rangeBuf[ idx ][ ndx ]
elif ndx == curRange[ "to" ] :
rangeBuf[ idx ][ ndx ] = analyticRange({
"dest1" : rangeBuf[ idx ][ curRange[ "from" ] ],
"dest2" : rangeBuf[ idx ][ curRange[ "to" ] ],
"dest3" : rangeBuf[curRange[ "from" ] ][ curRange[ "to" ] ],
"size1" : dataCntBuf[ curRange[ "from" ] ],
"size2" : dataCntBuf[ curRange[ "to" ] ],
"size3" : dataCntBuf[ ndx ]
});
rangeBuf[ ndx ][ idx ] = rangeBuf[ idx ][ ndx ]
ndx += 1
dataCntBuf[ curRange[ "from" ] ] += dataCntBuf[ curRange[ "to" ] ]
for idx in range( store.dataCnt ):
if store.grpRng[ idx ] == curRange[ "to" ] :
store.grpRng[ idx ] = curRange[ "from" ]
loopCnt -= 1
grpidx = 1
retCluster = []
while( grpidx <= store.grpCnt ):
curGrp = []
grpndx = -1;
idx = 0
while ( idx < store.dataCnt and grpndx < 0 ) :
if store.grpRng[ idx ] >= 0 :
grpndx = store.grpRng[ idx ]
idx += 1
idx = 0
while ( idx < store.dataCnt ) :
if store.grpRng[ idx ] == grpndx :
ndx = 0
while ( ndx < store.rngCnt ):
curGrp.append( ( store.data[ idx ][ ndx ], idx ) )
ndx += 1
store.grpRng[ idx ] = -1;
idx += 1
grpidx+=1
retCluster.append( curGrp )
return retCluster
def getRange( store, _from, _to ):
buf = 0
retRange = 0
for idx in range( store.rngCnt ):
buf = store.data[ _from ][ idx ] - store.data[ _to ][ idx ]
retRange = retRange + ( buf * buf )
return retRange
def getMinimumRange( store, rangeBuf ) :
curRange = { "from" : 0, "to" : 0 }
min = -1.0
for idx in range( store.dataCnt ):
if store.grpRng[ idx ] == idx :
ndx = idx + 1
while ndx < store.dataCnt:
if store.grpRng[ ndx ] == ndx :
if min < 0.0 or rangeBuf[ idx ][ ndx ] < min :
min = rangeBuf[ idx ][ ndx ]
curRange[ "from" ] = idx
curRange[ "to" ] = ndx
ndx += 1
return curRange
def analyticRange( relation ) :
range = (
( relation[ "size1" ] + relation[ "size3" ] ) * relation[ "dest1" ] +
( relation[ "size2" ] + relation[ "size3" ] ) * relation[ "dest2" ] -
relation[ "size3" ] * relation[ "dest3" ]
) / ( relation[ "size1" ] + relation[ "size2" ] + relation[ "size3" ] )
return range;
def main():
paletteSize = 5
paletteFile = open('palette.txt', 'w')
paletteFileIdx = 0
fileList = glob.glob('*.*')
for imgFile in fileList:
if re.compile( "\.jpg$|\.jpeg$", re.IGNORECASE ).search( imgFile ) == None :
continue
print imgFile
image = Image.open( imgFile )
result = image.convert( 'P', palette=Image.ADAPTIVE, colors=255 )
palette = result.getpalette()
hstgrm = [ [ idx ] for idx in result.histogram() ]
count = len( result.histogram() ) -1
dataStore = elem( paletteSize, count, 1, [ 0 ] * count, hstgrm )
clst = analysis( dataStore )
maxColorPalette = []
minColorPalette = []
rndColorPalette = []
for idx in range( paletteSize ):
maxColorPalette.append(
(
palette[ ( max(clst[ idx ])[ 1 ] * 3 ) ],
palette[ ( max(clst[ idx ])[ 1 ] * 3 ) + 1 ],
palette[ ( max(clst[ idx ])[ 1 ] * 3 ) + 2 ]
)
)
minColorPalette.append(
(
palette[ ( min(clst[ idx ])[ 1 ] * 3 ) ],
palette[ ( min(clst[ idx ])[ 1 ] * 3 ) + 1 ],
palette[ ( min(clst[ idx ])[ 1 ] * 3 ) + 2 ]
)
)
rndColorPalette.append(
(
palette[ ( clst[ idx ][int( random.random() * len( clst[ idx ] ) )][ 1 ] * 3 ) ],
palette[ ( clst[ idx ][int( random.random() * len( clst[ idx ] ) )][ 1 ] * 3 ) + 1 ],
palette[ ( clst[ idx ][int( random.random() * len( clst[ idx ] ) )][ 1 ] * 3 ) + 2 ]
)
)
ctgry = [ "max value in histogram of clusters", "min value in histogram of clusters", "random per clusters"]
for palette in [ maxColorPalette, minColorPalette, rndColorPalette ]:
palette.sort()
palette.reverse()
paletteFile.write( str( palette ) + " // " + ctgry[ paletteFileIdx%3 ] + " [ " + imgFile + " to " + '%(#)04d'%{'#':paletteFileIdx} + ".png ]\n" )
paletteImg = Image.new( "RGB", ( paletteSize * 20, int( paletteSize * 20 * 5 / 8 ) ), ( 0xff, 0xff, 0xff ) )
draw = ImageDraw.Draw( paletteImg )
for idx in range( paletteSize ):
draw.rectangle(
( idx * 20, 0, idx * 20 + 20, int( paletteSize * 20 * 5 / 8 ) ),
outline = (
palette[ idx ][ 0 ],
palette[ idx ][ 1 ],
palette[ idx ][ 2 ]
),
fill = (
palette[ idx ][ 0 ],
palette[ idx ][ 1 ],
palette[ idx ][ 2 ]
)
)
paletteImg.save( '%(#)04d'%{'#':paletteFileIdx} + ".png", "png" )
paletteFileIdx += 1
paletteFile.close()
if __name__ == '__main__':
main()
