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10 COLORS 9 COLORS 8 COLORS 7 COLORS 6 COLORS
5 COLORS 4 COLORS 3 COLORS 2 COLORS 1 COLOR
L'affiche de Birdman utilisée fait 482x755 pixels. Avec la librairie raster, l'image est transformée en un tableau de données : à chacun des 363 910 pixels de l'image est associée une couleur RGB. Pour cette affiche, 51 545 nuances de couleurs différentes sont identifiées.
Plus l'image de départ est de bonne qualité et plus l'image raster le sera également. Bien sûr, le traitement en sera d'autant plus long.
Résumer la palette de couleurs d'une image sous R.Par Christophe Cariou avec R - Mars 2015. (www.chcariou.fr)
Image initiale : jpg 488x650 pixels
Image de travail : raster 488x650 pixels
#choisir le nombre de couleurs souhaité colors_n <- 10
#lancer l'algorithme k-means clusters <- kmeans(colors,colors_n, nstart=25,iter.max=10000,algorithm="Lloyd")
#toutes les informations nécessaires sont dans clusters
La mobilisation de l'algorithme k-means (par défaut dans R, pas besoin de librairie) permet de résumer l'image en un nombre souhaité de couleurs RGB et d'obtenir le poids de chaque couleur au sein de l'image.
Bien évidemment, plus le nombre de couleurs demandé est élevé et plus la palette obtenue se rapproche "parfaitement / pixellement" de l'image. Et inversement.
De 10 couleurs à 1 seule couleur pour la palette moyenne.
# charger la librairie library(raster)
# transformer le poster en image raster poster <- brick(url_poster)
# obtenir les valeurs R,G,B de chaque pixel colors <- getValues(poster)
#pour l'affichage, la fonction suivante plotRGB(poster)
10 COLORS 9 COLORS 8 COLORS 7 COLORS 6 COLORS
5 COLORS 4 COLORS 3 COLORS 2 COLORS 1 COLOR
Résumer la palette de couleurs d'une image sous R.Par Christophe Cariou avec R - Mars 2015. (www.chcariou.fr)
Image initiale : jpg 488x650 pixels
Image de travail : raster 488x650 pixels
Différentes formes visuelles pour la palette moyenne.
Image 9 couleurs : raster 488x650 pixels
Histogramme Code barre Pixel
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