# 调色盘

**Repository Path**: lu-chen-yi/palette

## Basic Information

- **Project Name**: 调色盘
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-11-05
- **Last Updated**: 2025-11-13

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 🎨 KMeans 调色板提取器

一个基于 KMeans 聚类算法的智能调色板提取网页应用，能够自动分析图像的主色调并生成对应的调色板。

## ✨ 功能特性

- **智能颜色提取**: 使用 KMeans 聚类算法自动识别图像中的 5 个主要颜色
- **实时预览**: 上传图像后立即显示提取的调色板
- **十六进制代码**: 显示每个颜色的十六进制表示形式
- **用户友好界面**: 简洁直观的 Gradio 网页界面
- **一键操作**: 支持自动处理和手动提交两种模式
- **示例图像**: 提供示例图像快速测试功能

## 🛠️ 技术栈

- **后端框架**: Python
- **网页界面**: Gradio
- **机器学习**: Scikit-learn (KMeans)
- **图像处理**: OpenCV, Pillow
- **数据处理**: NumPy

## 📦 安装依赖

```bash
pip install -r requirements.txt
```

### 依赖包列表
```txt
gradio>=4.0.0
numpy>=1.21.0
opencv-python>=4.5.0
scikit-learn>=1.0.0
Pillow>=9.0.0
```

## 🚀 快速开始

1. **克隆项目**
```bash
git clone https://gitee.com/lu-chen-yi/palette.git
cd 调色盘
```

2. **安装依赖**
```bash
pip install -r requirements.txt
```

3. **运行应用**
```bash
python app.py
```

4. **访问应用**
   打开浏览器访问: `http://localhost:7860`

## 📷 使用方法

1. **上传图像**: 点击上传区域选择图像文件，或直接拖拽图像到上传区域
2. **自动处理**: 系统会自动处理上传的图像并显示结果
3. **查看结果**: 
   - 上方显示提取的调色板图像
   - 下方显示5个颜色的十六进制代码
4. **手动操作**: 
   - 点击 `Submit` 按钮手动处理
   - 点击 `Clear` 按钮清除当前结果

## 🎯 算法原理

### KMeans 聚类算法
1. **图像预处理**: 将图像转换为像素点矩阵
2. **特征提取**: 每个像素的 RGB 值作为特征向量
3. **聚类分析**: 使用 KMeans 算法将像素聚类为5个主要颜色
4. **中心提取**: 获取每个聚类的中心点作为代表颜色
5. **结果展示**: 将颜色按出现频率排序并显示

### 颜色转换
- **RGB 转十六进制**: 将聚类中心的 RGB 值转换为标准的十六进制颜色代码
- **调色板生成**: 根据提取的颜色创建可视化的调色板图像