Extraction des couleurs

Le service d’extraction des couleurs, lorsqu’on lui donne une image, peut calculer un histogramme de couleurs de pixels et les trier par couleurs dominantes en compartiments. Les couleurs des pixels de l'image sont regroupées en 40 couleurs prédominantes, représentatives du spectre de couleurs. Un histogramme de valeurs de couleur est ensuite calculé parmi ces 40 couleurs. Le service comporte deux variantes :

Extraction des couleurs (image complète)

Cette méthode extrait un histogramme de couleur sur l’ensemble de l’image.

Extraction des couleurs (avec masque)

Cette méthode utilise un extracteur de premier plan basé sur l’apprentissage profond pour identifier les objets au premier plan. Le modèle est formé sur un catalogue d'images de commerce électronique. Une fois l’objet de premier plan extrait, un histogramme est calculé sur les couleurs dominantes, comme décrit précédemment.

L'image suivante a été utilisée dans l'exemple illustré dans ce document :

Format d’API

POST /services/v1/predict

Requête

L’exemple de demande suivant utilise la méthode de l’image complète pour l’extraction des couleurs.

La requête suivante extrait les couleurs d’une image en fonction des paramètres d’entrée fournis dans la charge utile. Consultez le tableau ci-dessous pour plus d’informations sur les paramètres d’entrée affichés.

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}
            }]
          }
      }
    ]
}'

Réponse

Une réponse réussie renvoie les détails des couleurs extraites. Chaque couleur est représentée par une feature_value clé qui contient les informations suivantes :

• Nom de la couleur
• Pourcentage de cette couleur par rapport à l'image
• Valeur RVB de la couleur

Dans le premier exemple ci-dessous, la valeur feature_value de signifie White,0.59,251,251,243 que la couleur trouvée est le blanc, que le blanc est présent dans 59 % de l’image et que la valeur RVB est de 251 251 243.

{
  "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": []
}