image Color Summarizer

### 图像颜色总结工具和技术

图像颜色总结是指通过分析图像中的像素数据来提取并描述主要的颜色特征。这一过程通常涉及色彩空间转换、聚类算法以及统计分析。

#### 色彩空间模型
为了有效地处理和表示颜色信息，常用的方法是将RGB颜色模式转换到其他更有利于视觉感知的空间中，比如HSV (Hue, Saturation, Value) 或 LAB (Lightness, a and b channels)[^1]。这些变换有助于更好地捕捉人类对于不同色调的感受差异。

#### K-means 聚类算法
K-means 是一种广泛应用于图像分割和颜色量化任务的经典无监督学习方法。通过对输入图片的所有像素点执行k次迭代优化操作，最终得到一组代表性的中心点作为该区域内的主导色[^2]。下面是一个简单的Python实现：

from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np
import cv2

def summarize_colors(image_path, num_clusters=5):
    image = cv2.imread(image_path)
    reshaped_image = image.reshape((image.shape[0]*image.shape[1], 3))
    
    kmeans = KMeans(n_clusters=num_clusters).fit(reshaped_image)
    colors = kmeans.cluster_centers_
    labels = kmeans.labels_

    percentage = np.histogram(labels, bins=np.arange(num_clusters+1))[0]/labels.size*100
    
    return dict(zip(colors.astype(int), percentage))

result = summarize_colors('example.jpg')
print(result)

此代码片段展示了如何利用`sklearn`库中的`KMeans`函数对给定路径下的JPEG格式文件进行颜色归纳，并返回每种颜色所占比例的结果字典。

#### 基于直方图的方法
另一种常见的技术就是构建彩色直方图，它能够直观反映出各个通道强度分布情况。通过设定合适的区间范围，可以快速获取最频繁出现的一系列数值组合，进而推断出整体趋势。