Extraktion

Der Dienst für Extraktion von Farben kann ein Histogramm von Pixelfarben berechnen und durch vorherrschende Farben in Behältern sortieren. Die Farben in den Bildpixeln werden zu 40 vorherrschenden Farben zusammengefasst, die für das Farbspektrum repräsentativ sind. Ein Histogramm mit Farbwerten wird dann unter diesen 40 Farben berechnet. Der Dienst hat zwei Varianten:

Extraktion (Vollbild)

Diese Methode extrahiert ein Farbhistogramm über das gesamte Bild.

Extraktion (mit Maske)

Diese Methode verwendet einen tief lernenden Vordergrundextraktor, um Objekte im Vordergrund zu identifizieren. Das Modell wird auf einem Katalog von E-Commerce-Bildern trainiert. Sobald das Vordergrundobjekt extrahiert wurde, wird ein Histogramm über die dominanten Farben berechnet, wie zuvor beschrieben.

In dem in diesem Dokument gezeigten Beispiel wurde folgende Abbildung verwendet:

API-Format

POST /services/v1/predict

Anfrage

Die folgende Beispielanforderung verwendet die Vollbildmethode für die Extraktion von Farben.

Die folgende Anforderung extrahiert Farben aus einem Bild basierend auf den in der Payload bereitgestellten Eingabeparametern. Weitere Informationen zu den angezeigten Eingabeparametern finden Sie in der Tabelle unter der Beispielpayload.

curl -i -X POST https://sensei.adobe.io/services/v1/predict \
  -H 'Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}' \
  -H 'Content-Type: multipart/form-data' \
  -H 'x-api-key: {API_KEY}' \
  -H 'cache-control: no-cache,no-cache' \
  -F file=@test_image.jpg \
  -F 'contentAnalyzerRequests={
   "enable_diagnostics":"true",
   "requests":[
     {
         "analyzer_id": "Feature:image-color-histogram:Service-6fe52999293e483b8e4ae9a95f1b81a7",
         "parameters": {
          "application-id": "1234", 
          "content-type": "inline", 
          "encoding": "jpeg", 
          "threshold": "0", 
          "top-N": "0", 
          "custom": {}, 
          "data": [{
            "content-id": "0987", 
            "content": "inline-image", 
            "content-type": "inline", 
            "encoding": "jpeg", 
            "threshold": "0", 
            "top-N": "0", 
            "historic-metadata": [], 
            "custom": {"exclude_mask": 1}
            }]
          }
      }
    ]
}'

Antwort

Eine erfolgreiche Antwort gibt die Details der extrahierten Farben zurück. Jede Farbe wird durch einen feature_value-Schlüssel dargestellt, der die folgenden Informationen enthält:

• Ein Farbname
• Der Prozentsatz, in dem diese Farbe im Verhältnis zum Bild angezeigt wird
• Der RGB-Wert der Farbe

Im ersten Beispielobjekt unten bedeutet das feature_value von White,0.59,251,251,243, dass die gefundenen Farben weiß und Weiß in 59 % des Bildes vorkommen und den RGB-Wert 251.251.243 haben.

{
  "status": 200,
  "content_id": "test_image.jpg",
  "cas_responses": [
    {
      "status": 200,
      "analyzer_id": "Feature:image-color-histogram:Service-e952f4acd7c2425199b476a2eb459635",
      "content_id": "test_image.jpg",
      "result": {
        "response_type": "feature",
        "response": [
          {
            "feature_value": [
              {
                "feature_name": "color_name_and_rgb",
                "feature_value": "White,0.59,251,251,243"
              },
              {
                "feature_value": "Orange,0.30,248,169,48",
                "feature_name": "color_name_and_rgb"
              },
              {
                "feature_name": "color_name_and_rgb",
                "feature_value": "Mustard,0.08,251,199,77"
              },
              {
                "feature_name": "color_name_and_rgb",
                "feature_value": "Gold,0.02,250,191,55"
              }
            ],
            "feature_name": "color"
          }
        ]
      }
    }
  ],
  "error": []
}