Marcação de cores
O serviço de marcação de cores, quando recebe uma imagem, pode calcular um histograma de cores de pixels e classificá-las por cores dominantes em compartimentos. As cores nos pixels da imagem são classificadas em 40 cores predominantes, que são representativas do espectro de cores. Um histograma de valores de cor é então calculado entre essas 40 cores. O serviço tem duas variantes:
Marcação de cores (imagem completa)
Este método extrai um histograma de cores pela imagem inteira.
Marcação de cores (com máscara)
Esse método usa um extrator de primeiro plano baseado em aprendizagem profunda para identificar objetos em primeiro plano. Depois que os objetos de primeiro plano são extraídos, um histograma é calculado sobre as cores dominantes para as regiões de primeiro plano e plano de fundo, juntamente com a imagem inteira.
Extração de tom
Além das variantes mencionadas acima, você pode configurar o serviço para recuperar um histograma de tons para:
- A imagem geral (ao usar a variante de imagem completa)
- A imagem geral e as regiões de primeiro e segundo plano (ao usar a variante com mascaramento)
A imagem a seguir foi usada no exemplo mostrado neste documento:
Formato da API
POST /services/v2/predict
Solicitação - variante de imagem completa
A solicitação de exemplo a seguir usa o método de imagem completa para marcação de cores e extrai cores de uma imagem com base nos parâmetros de entrada fornecidos na carga útil. Consulte a tabela abaixo do exemplo de carga para obter mais informações sobre os parâmetros de entrada mostrados.
curl -w'\n' -i -X POST https://sensei.adobe.io/services/v2/predict \
-H 'Prefer: respond-async, wait=59' \
-H "x-api-key: $API_KEY" \
-H "content-type: multipart/form-data" \
-H "authorization: Bearer $API_TOKEN" \
-F 'contentAnalyzerRequests={
"sensei:name": "Feature:autocrop:Service-af865523d46547e2b17fdf9b38e32a72",
"sensei:invocation_mode": "synchronous",
"sensei:invocation_batch": false,
"sensei:engines": [
{
"sensei:execution_info": {
"sensei:engine": "Feature:autocrop:Service-af865523d46547e2b17fdf9b38e32a72"
},
"sensei:inputs": {
"documents": [{
"sensei:multipart_field_name": "infile_1",
"dc:format": "image/jpg"
}]
},
"sensei:params": {
"top_n": 5,
"min_coverage": 0.005
},
"sensei:outputs":{
"result" : {
"sensei:multipart_field_name" : "result",
"dc:format": "application/json"
}
}
}
]
}' \
-F 'infile_1=@1431RDMJANELLERAWJACKE_2.jpg'
Resposta - variante de imagem completa
Uma resposta bem-sucedida retorna os detalhes das cores extraídas. Cada cor é representada por um feature_value que contém as seguintes informações:
- Um nome de cor
- A porcentagem de exibição dessa cor em relação à imagem
- O valor de RGB da cor
"White":{"coverage":0.5834,"rgb":{"red":254,"green":254,"blue":243}}significa que a cor encontrada é branca, encontrada em 58,34% da imagem, e tem um valor médio de RGB de 254, 254, 243.
{
"statuses": [{
"sensei:engine": "Feature:autocrop:Service-af865523d46547e2b17fdf9b38e32a72",
"invocations": [{
"sensei:outputs": {
"result": {
"sensei:multipart_field_name": "result",
"dc:format": "application/json"
}
},
"message": null,
"status": "200"
}]
}],
"request_id": "bfpzaJxKDxtgxpjUj5QDrN1jasjUw2RM"
}
[{
"overall": {
"colors": {
"White": {
"coverage": 0.5834,
"rgb": {
"red": 254,
"green": 254,
"blue": 243
}
},
"Orange": {
"coverage": 0.254,
"rgb": {
"red": 249,
"green": 165,
"blue": 45
}
},
"Gold": {
"coverage": 0.0817,
"rgb": {
"red": 253,
"green": 188,
"blue": 58
}
},
"Mustard": {
"coverage": 0.0727,
"rgb": {
"red": 253,
"green": 207,
"blue": 84
}
},
"Cream": {
"coverage": 0.0082,
"rgb": {
"red": 253,
"green": 236,
"blue": 174
}
}
}
}
}]
Observe que o resultado aqui tem cores extraídas na região de imagem "geral".
Solicitação - variante de imagem mascarada
O exemplo de solicitação a seguir usa o método de mascaramento para a marcação de cores. Isso é ativado ao configurar o enable_mask parâmetro para true na solicitação.
curl -w'\n' -i -X POST https://sensei.adobe.io/services/v2/predict \
-H 'Prefer: respond-async, wait=59' \
-H "x-api-key: $API_KEY" \
-H "content-type: multipart/form-data" \
-H "authorization: Bearer $API_TOKEN" \
-F 'contentAnalyzerRequests={
"sensei:name": "Feature:autocrop:Service-af865523d46547e2b17fdf9b38e32a72",
"sensei:invocation_mode": "synchronous",
"sensei:invocation_batch": false,
"sensei:engines": [
{
"sensei:execution_info": {
"sensei:engine": "Feature:autocrop:Service-af865523d46547e2b17fdf9b38e32a72"
},
"sensei:inputs": {
"documents": [{
"sensei:multipart_field_name": "infile_1",
"dc:format": "image/jpg"
}]
},
"sensei:params": {
"top_n": 5,
"min_coverage": 0.005,
"enable_mask": true,
"retrieve_tone": true
},
"sensei:outputs":{
"result" : {
"sensei:multipart_field_name" : "result",
"dc:format": "application/json"
}
}
}
]
}' \
-F 'infile_1=@1431RDMJANELLERAWJACKE_2.jpg'
retrieve_tone também está definido como true no pedido acima. Isso nos permite recuperar um histograma de distribuição de tons quentes, neutros e frios nas regiões geral, de primeiro plano e plano de fundo da imagem.Resposta - variante de imagem mascarada
{
"statuses": [{
"sensei:engine": "Feature:autocrop:Service-af865523d46547e2b17fdf9b38e32a72",
"invocations": [{
"sensei:outputs": {
"result": {
"sensei:multipart_field_name": "result",
"dc:format": "application/json"
}
},
"message": null,
"status": "200"
}]
}],
"request_id": "gpeCyJsrJvOWd94WwZOyPBPrKi2BQyla"
}
[{
"overall": {
"colors": {
"White": {
"coverage": 0.5834,
"rgb": {
"red": 254,
"green": 254,
"blue": 243
}
},
"Orange": {
"coverage": 0.254,
"rgb": {
"red": 249,
"green": 165,
"blue": 45
}
},
"Gold": {
"coverage": 0.0817,
"rgb": {
"red": 253,
"green": 188,
"blue": 58
}
},
"Mustard": {
"coverage": 0.0727,
"rgb": {
"red": 253,
"green": 207,
"blue": 84
}
},
"Cream": {
"coverage": 0.0082,
"rgb": {
"red": 253,
"green": 236,
"blue": 174
}
}
},
"tones": {
"warm": 0.4084,
"neutral": 0.5916,
"cool": 0
}
},
"foreground": {
"colors": {
"Orange": {
"coverage": 0.6022,
"rgb": {
"red": 249,
"green": 165,
"blue": 45
}
},
"Gold": {
"coverage": 0.1935,
"rgb": {
"red": 253,
"green": 188,
"blue": 58
}
},
"Mustard": {
"coverage": 0.1722,
"rgb": {
"red": 253,
"green": 207,
"blue": 84
}
},
"Cream": {
"coverage": 0.0173,
"rgb": {
"red": 253,
"green": 235,
"blue": 170
}
},
"Yellow": {
"coverage": 0.0148,
"rgb": {
"red": 254,
"green": 229,
"blue": 117
}
}
},
"tones": {
"warm": 0.9827,
"neutral": 0.0173,
"cool": 0
}
},
"background": {
"colors": {
"White": {
"coverage": 0.9923,
"rgb": {
"red": 254,
"green": 254,
"blue": 243
}
},
"Dark_Brown": {
"coverage": 0.0077,
"rgb": {
"red": 83,
"green": 68,
"blue": 57
}
}
},
"tones": {
"warm": 0,
"neutral": 1.0,
"cool": 0
}
}
}]
Além das cores da imagem geral, agora também é possível ver as cores das regiões do primeiro plano e do plano de fundo. Como a recuperação de tons está habilitada para cada uma das regiões acima, você também pode recuperar o histograma de tons.
Parâmetros de entrada
documentstop_nmin_coverageresize_imageFalse.enable_maskretrieve_toneObjeto do documento
repo:pathsensei:repoTypesensei:multipart_field_namedc:format"image/jpeg",
"image/png",
"image/tiff"