DominantColors[image]
image 中の主調色を返す.
DominantColors[image,n]
image 中の主調色を最高で n 色返す.
DominantColors[image,n,prop]
同じ主調色に属する領域の指定された特性 prop を返す.
DominantColors[image,n,prop,format]
指定の format で出力を返す.
DominantColors[{image1,image2,…},…]
各 imageiの主調色を返す.
DominantColors
DominantColors[image]
image 中の主調色を返す.
DominantColors[image,n]
image 中の主調色を最高で n 色返す.
DominantColors[image,n,prop]
同じ主調色に属する領域の指定された特性 prop を返す.
DominantColors[image,n,prop,format]
指定の format で出力を返す.
DominantColors[{image1,image2,…},…]
各 imageiの主調色を返す.
詳細とオプション
- DominantColors[image]は,画像中の色のクラスタを表す色のリストを返す.色はGrayLevelまたはRGBColorで表される.
- DominantColorsは2Dおよび3Dの任意の画像に使うことができる.
- 返される色は,それぞれのクラスタの大きさによって並べられる.
- DominantColorsはLABColorを使って色のクラスタを求める.
- 次の特性を使ってさまざまな形で主調色を返すことができる
-
"Color" RGBまたはグレースケールで与えられる各クラスタの色(デフォルト) "HexRGBColor" 16進形式によるRGBカラー "LABColor" CIELABカラー "NearestHTMLColor" 直近のHTMLカラーの名前 - サポートされるその他の特性
-
"Count" 各色クラスタに覆われた画素数の合計 "Coverage" 各色クラスタに覆われた画像全体の割合 "CoverageImage" 各色クラスタに覆われた領域を表す画像 "MaskCoverage" 各色クラスタに覆われた指定マスクの割合 - DominantColors[image,n,{"prop1","prop2",…}]は,複数の特性を計算する.
- DominantColors[image,n,"Properties"]は,サポートされている特性のリストを返す.
- format 引数は出力形式を指定する.次はその可能な設定である.
-
Automatic 出力を自動的に決定する "ColorAssociation" coli{…,valj,…}の連想 "ColorPropertyAssociation" coli<|…,propjvalj,…|>の連想 "Dataset" クラスタ特性のDataset "List" ネストしたリスト "PropertyAssociation" propj{…,vali,…}の連想 - DominantColorsは次のオプションを取ることができる.
-
ColorCoverage Automatic 画像の被覆割合 DistanceFunction Automatic ColorDistanceでサポートされる任意の距離 Masking All 関心領域 Method Automatic 使用するメソッド MinColorDistance Automatic 色の最短距離 - MinColorDistance->d とすると,ColorDistance[c1,c2]<d の場合に,色 c1および色 c2 で表されるクラスタがマージされる.より広範囲を覆う色が新たなクラスタに割り当てられる.
- ColorCoverage->f とすると,f の割合より少ない部分の画像を覆う色が返される.ColorCoverage->{fmin,fmax}とすると,被覆割合の範囲を指定することができる.
- Masking->roi では,"CoverageImage"および"MaskCoverage"は,指定された関心領域 roi についての特性を返す. »
- Methodの可能な設定には以下がある.
-
"KMeans"
平均クラスタ化アルゴリズム"KMedoids" メドイドの周りの分割 "MedianCut" 中央値の画素値に基づいて繰り返し色空間を分割する "MinVariance" 新たな部分領域の分散の和が最小になるように色空間を繰り返し分割する(Wuのアルゴリズム) "Octree" すべての画像の画素から八分木を作り,最も代表的なものになるまで葉をマージする
例題
すべて開く すべて閉じる例 (3)
スコープ (12)
基本的な用法 (4)
DominantColors[[image]]DominantColors[[image], 5]DominantColors[[image], 5, {"Color", "Coverage"}]DominantColors[{[image], [image], [image]}]特性 (6)
DominantColors[[image], 4, "Color"]//InputFormDominantColors[[image], 4, "LABColor"]//InputFormDominantColors[[image], 4, "HexRGBColor"]DominantColors[[image], 4, "NearestHTMLColor"]DominantColors[[image], 4, {"Color", "Count"}]DominantColors[[image], 4, {"Color", "Coverage", "CoverageImage"}]オプション (8)
ColorCoverage (1)
デフォルトで,ColorCoverageには自動閾値が使われる:
i = [image];DominantColors[i]DominantColors[i, ColorCoverage -> 0]指定された最小被覆にどの色も達していない場合は,空リストが返される:
DominantColors[i, ColorCoverage -> .5]DominantColors[i, ColorCoverage -> {0, .05}]DistanceFunction (1)
デフォルトで,色クラスタの混合に"CIE76"色距離が使われる:
i = [image];DominantColors[i, MinColorDistance -> .4]DominantColors[i, MinColorDistance -> .4, DistanceFunction -> "CIE2000"]DominantColors[i, MinColorDistance -> .4, DistanceFunction -> (Norm[#1 - #2, 1]&)]Masking (2)
i = [image];DominantColors[i]DominantColors[i, Masking -> All]mask = ColorNegate@RegionBinarize[i, {{1, 1}}, .1]DominantColors[i, Masking -> mask]Masking->Allのとき,"Coverage"と"MaskCoverage"は等しい:
i = [image];DominantColors[i, 3, {"Color", "Coverage", "MaskCoverage"}, Masking -> All]指定されたマスクを使うと,"MaskCoverage"は各クラスタで覆われたマスクの割合を返す:
mask = [image];DominantColors[i, 3, {"Color", "Coverage", "MaskCoverage"}, Masking -> mask]Method (2)
デフォルトで,DominantColorsは色のクラスタを生成する方法を自動的に選ぶ:
i = [image];DominantColors[i]Methodオプションを使って特定のメソッドを選択する:
DominantColors[i, Method -> "Octree"]Table[Prepend[AbsoluteTiming@DominantColors[[image], Method -> m], m], {m, {"KMeans", "KMedoids", "MedianCut", "MinVariance", "Octree"}}]//TextGridMinColorDistance (2)
image = [image];
DominantColors[image, 15]MinColorDistance->d では,d より近い色見本は融合される:
DominantColors[image, 15, MinColorDistance -> .5]MinColorDistance->0を使って色の融合を避ける:
DominantColors[image, 15, MinColorDistance -> 0]MinColorDistance->0ですべての主調色を計算して色の融合を避ける:
image = [image];colors = DominantColors[image, 15, {"Color", "Coverage"}, MinColorDistance -> 0]DeleteDuplicates[colors, ColorDistance[#1[[1]], #2[[1]]] < .5&]アプリケーション (4)
DominantColors[[image]]i = [image];res = DominantColors[i, Automatic, {"CoverageImage", "Color"}]ImageMultiply@@@resimg = [image];ImageAdd@@ImageMultiply@@@DominantColors[img, Automatic, {"CoverageImage", "Color"}, ColorCoverage -> 0]ImageAdd@@ImageMultiply@@@DominantColors[img, Automatic, {"CoverageImage", "Color"}, ColorCoverage -> 0, MinColorDistance -> 0]DominantColors[[image], 5, {"Color", "Coverage", "CoverageImage"}, "Dataset", MinColorDistance -> .5]特性と関係 (4)
DominantColors[[image]]DominantColors[[image]]ある程度透過性がある画像を背景とブレンドして,画像の外観に似た結果を得る:
DominantColors[RemoveAlphaChannel[[image], White]]ColorQuantizeは画像中に使われている色調で画像を表す:
i = [image];
ColorQuantize[i, 3, Dithering -> False]DominantColorsによって生成された色:
col = DominantColors[i, 3]nf = Nearest[List@@@col];
ImageApply[First@nf[#, 1]&, i]nf = Nearest[List@@@DominantColors[i, 3, "LABColor"]];
ImageApply[First@nf[#, 1]&, ColorConvert[i, "LAB"]]任意の主調色について計算可能なサポートされている特性のリスト:
DominantColors[[image], 8, "Properties"]おもしろい例題 (1)
ArrayPlotを使って,1つのプロットの中に色とその相対的な頻度を示す:
DominantColors[[image], Automatic, {"Color", "Count"}]ArrayPlot[Transpose[%]]テキスト
Wolfram Research (2012), DominantColors, Wolfram言語関数, https://reference.wolfram.com/language/ref/DominantColors.html (2019年に更新).
CMS
Wolfram Language. 2012. "DominantColors." Wolfram Language & System Documentation Center. Wolfram Research. Last Modified 2019. https://reference.wolfram.com/language/ref/DominantColors.html.
APA
Wolfram Language. (2012). DominantColors. Wolfram Language & System Documentation Center. Retrieved from https://reference.wolfram.com/language/ref/DominantColors.html
BibTeX
@misc{reference.wolfram_2026_dominantcolors, author="Wolfram Research", title="{DominantColors}", year="2019", howpublished="\url{https://reference.wolfram.com/language/ref/DominantColors.html}", note=[Accessed: 08-September-2026]}
BibLaTeX
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