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DominantColors[image]

返回 image 中的主色.

DominantColors[image,n]

返回 image 中至多 n 种主色.

DominantColors[image,n,prop]

对属于相同主色的区域，返回指定属性 prop.

DominantColors[image,n,prop,format]

返回指定格式 format 的输出.

DominantColors[{image1,image2,…},…]

返回每一个 imagei返回每一个

更多信息和选项
Details and Options Details and Options
范例  
基本范例  
范围  
基本用法  
属性  
格式  
选项  
ColorCoverage  
DistanceFunction  
Masking  
Method  
MinColorDistance  
应用  
属性和关系  
巧妙范例  
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历史
按以下格式引用：

DominantColors

DominantColors[image]

返回 image 中的主色.

DominantColors[image,n]

返回 image 中至多 n 种主色.

DominantColors[image,n,prop]

对属于相同主色的区域，返回指定属性 prop.

DominantColors[image,n,prop,format]

返回指定格式 format 的输出.

DominantColors[{image1,image2,…},…]

返回每一个 imagei返回每一个

更多信息和选项

  • DominantColors[image] 返回表示图像中出现的颜色集群的颜色列表. 颜色由 GrayLevel 或者 RGBColor 表示.
  • DominantColors 适用于任意二维和三维图像.
  • 返回的颜色基元它们表示的集群大小进行排序.
  • DominantColors 使用 LABColor 来寻找颜色集群.
  • 可以用下列属性来返回在不同形式中的主色：
  • "Color"每个集群的，以 RGB 或灰度表示的代表色（默认）
    "HexRGBColor"十六进制的 RGB 颜色
    "LABColor"CIELAB 颜色
    "NearestHTMLColor"最接近的 HTML 颜色名称
  • 其它支持的属性包括：
  • "Count"每种颜色集群覆盖的像素总数
    "Coverage"每种颜色集群覆盖的图像分数
    "CoverageImage"表示每种颜色集群覆盖区域的图像
    "MaskCoverage"每种颜色集群覆盖的指定掩模的分数
  • DominantColors[image,n,{"prop1","prop2",…}] 计算多个属性.
  • DominantColors[image,n,"Properties"] 返回所支持属性的列表.
  • format 参数指定了输出格式. 可能的设定有：
  • Automatic自动决定输出
    "ColorAssociation"coli{…,valj,…} 组成的关联
    "ColorPropertyAssociation"coli<|…,propjvalj,…|> 组成的关联
    "Dataset"颜色集群属性的 Dataset
    "List"嵌套列表
    "PropertyAssociation"propj{…,vali,…} 组成的关联
  • DominantColors 接受以下选项：
  • ColorCoverage Automatic所覆盖的图像分数
    DistanceFunction AutomaticColorDistance 中支持的任意距离
    Masking All所关注的区域
    Method Automatic使用的方法
    MinColorDistance Automatic最小色差
  • 设置 MinColorDistance->d 下，如果 ColorDistance[c1,c2]<d，由颜色 c1 和 c2 所表示的集群将合并. 覆盖较多的颜色将被指定给新的集群.
  • 设置 ColorCoverage->f 下，返回覆盖图像少于分数 f 的颜色. 用 ColorCoverage->{fmin,fmax} 可以指定覆盖分数的范围.
  • 设置 Masking->roi 下，"CoverageImage" 和 "MaskCoverage" 返回关于指定所关注区域 roi 的属性. »
  • Method 可能的设置包括：
  • "KMeans"-均值聚类算法
    "KMedoids"在中心点周围进行分区
    "MedianCut"根据像素值中位数递归式分割颜色空间
    "MinVariance"递归式分割颜色空间，使得新子区域中方差的总和最小（吴算法）
    "Octree"用所有的图像像素创建一个八叉树并合并叶子，直到剩下的是最具代表性的叶子

范例

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基本范例  (3)

标志图像中的主色：

Wolfram Language code: DominantColors[[image]]

灰度图像的主色：

Wolfram Language code: DominantColors[[image]]

三维图像的主色：

Wolfram Language code: DominantColors[\!\(\*Graphics3DBox[«10»]\)]

范围  (12)

基本用法  (4)

找出图像中的主色：

Wolfram Language code: DominantColors[[image]]

计算 5 种主色：

Wolfram Language code: DominantColors[[image], 5]

计算每种主色的不同属性：

Wolfram Language code: DominantColors[[image], 5, {"Color", "Coverage"}]

计算一系列图像的主色：

Wolfram Language code: DominantColors[{[image], [image], [image]}]

属性  (6)

默认情况下，主色返回为 RGB 颜色：

Wolfram Language code: DominantColors[[image], 4, "Color"]//InputForm

在 CIELAB 颜色空间中表示主色：

Wolfram Language code: DominantColors[[image], 4, "LABColor"]//InputForm

以十六进制表示返回主色：

Wolfram Language code: DominantColors[[image], 4, "HexRGBColor"]

找出每个主色最接近的 HTML 颜色名称：

Wolfram Language code: DominantColors[[image], 4, "NearestHTMLColor"]

计算每个主色覆盖的像素数目：

Wolfram Language code: DominantColors[[image], 4, {"Color", "Count"}]

返回覆盖分数和覆盖遮罩：

Wolfram Language code: DominantColors[[image], 4, {"Color", "Coverage", "CoverageImage"}]

格式  (2)

指定一个不同的输出格式：

Wolfram Language code: DominantColors[[image], 3, {"NearestHTMLColor", "Coverage", "CoverageImage"}, "Dataset"]

返回属性值的关联：

Wolfram Language code: DominantColors[[image], Automatic, {"Color", "Coverage"}, "PropertyAssociation"]

选项  (8)

ColorCoverage  (1)

默认情况下，自动把阈值用于 ColorCoverage：

Wolfram Language code: i = [image];
Wolfram Language code: DominantColors[i]

返回所有颜色，与它们的覆盖率无关：

Wolfram Language code: DominantColors[i, ColorCoverage -> 0]

如果没有任何颜色覆盖所指定的最小范围，则返回空列表：

Wolfram Language code: DominantColors[i, ColorCoverage -> .5]

指定覆盖所接受的值的范围：

Wolfram Language code: DominantColors[i, ColorCoverage -> {0, .05}]

DistanceFunction  (1)

默认情况下，使用 "CIE76" 颜色距离来合并颜色集群：

Wolfram Language code: i = [image];
Wolfram Language code: DominantColors[i, MinColorDistance -> .4]

使用一个不同的颜色距离：

Wolfram Language code: DominantColors[i, MinColorDistance -> .4, DistanceFunction -> "CIE2000"]

指定一个自定义的 CIELAB 颜色间距离函数：

Wolfram Language code: DominantColors[i, MinColorDistance -> .4, DistanceFunction -> (Norm[#1 - #2, 1]&)]

Masking  (2)

默认情况下，返回整个图像的主色：

Wolfram Language code: i = [image];
Wolfram Language code: DominantColors[i]

这等价于设置 Masking->All：

Wolfram Language code: DominantColors[i, Masking -> All]

计算前景图像的主色：

Wolfram Language code: mask = ColorNegate@RegionBinarize[i, {{1, 1}}, .1]
Wolfram Language code: DominantColors[i, Masking -> mask]

设置 Masking->All 下，"Coverage" 和 "MaskCoverage" 是一样的：

Wolfram Language code: i = [image];
Wolfram Language code: DominantColors[i, 3, {"Color", "Coverage", "MaskCoverage"}, Masking -> All]

给定遮罩，"MaskCoverage" 返回遮罩覆盖每个颜色集群的比例：

Wolfram Language code: mask = [image];
Wolfram Language code: DominantColors[i, 3, {"Color", "Coverage", "MaskCoverage"}, Masking -> mask]

Method  (2)

默认情况下，DominantColors 自动选取最合适的方法产生颜色聚类：

Wolfram Language code: i = [image];
Wolfram Language code: DominantColors[i]

使用 Method 选项选择指定的方法：

Wolfram Language code: DominantColors[i, Method -> "Octree"]

比较不同方法的时间和结果：

Wolfram Language code: Table[Prepend[AbsoluteTiming@DominantColors[[image], Method -> m], m], {m, {"KMeans", "KMedoids", "MedianCut", "MinVariance", "Octree"}}]//TextGrid

MinColorDistance  (2)

默认情况下，自动选择最小颜色距离：

Wolfram Language code: image = [image]; DominantColors[image, 15]

设置 MinColorDistance->d 下，颜色表示比 d 更接近的集群被合并：

Wolfram Language code: DominantColors[image, 15, MinColorDistance -> .5]

使用 MinColorDistance->0 以避免任何颜色合并：

Wolfram Language code: DominantColors[image, 15, MinColorDistance -> 0]

为了避免颜色合并，用 MinColorDistance->0 计算所有的主色：

Wolfram Language code: image = [image];
Wolfram Language code: colors = DominantColors[image, 15, {"Color", "Coverage"}, MinColorDistance -> 0]

使用自定义函数删除相似颜色：

Wolfram Language code: DeleteDuplicates[colors, ColorDistance[#1[[1]], #2[[1]]] < .5&]

应用  (4)

提取国旗的颜色：

Wolfram Language code: DominantColors[[image]]

将图像分离成其主色的区域：

Wolfram Language code: i = [image];
Wolfram Language code: res = DominantColors[i, Automatic, {"CoverageImage", "Color"}]
Wolfram Language code: ImageMultiply@@@res

创建一个图像的量子化版本：

Wolfram Language code: img = [image];
Wolfram Language code: ImageAdd@@ImageMultiply@@@DominantColors[img, Automatic, {"CoverageImage", "Color"}, ColorCoverage -> 0]

通过组织颜色合并来添加更多细节：

Wolfram Language code: ImageAdd@@ImageMultiply@@@DominantColors[img, Automatic, {"CoverageImage", "Color"}, ColorCoverage -> 0, MinColorDistance -> 0]

将不同颜色分离开：

Wolfram Language code: DominantColors[[image], 5, {"Color", "Coverage", "CoverageImage"}, "Dataset", MinColorDistance -> .5]

属性和关系  (4)

主色根据其覆盖面积排序：

Wolfram Language code: DominantColors[[image]]

在计算主色时把 alpha 通道考虑在内：

Wolfram Language code: DominantColors[[image]]

将部分透明图像与背景混合，以获得与图像的视觉外观类似的结果：

Wolfram Language code: DominantColors[RemoveAlphaChannel[[image], White]]

ColorQuantize 表示具有一个图像已有色调的图像：

Wolfram Language code: i = [image]; ColorQuantize[i, 3, Dithering -> False]

由 DominantColors 生成的颜色：

Wolfram Language code: col = DominantColors[i, 3]

由 RGB 色彩空间中最近共同色代替像素：

Wolfram Language code: nf = Nearest[List@@@col]; ImageApply[First@nf[#, 1]&, i]

在 CIELAB 色彩空间中进行颜色替换：

Wolfram Language code: nf = Nearest[List@@@DominantColors[i, 3, "LABColor"]]; ImageApply[First@nf[#, 1]&, ColorConvert[i, "LAB"]]

可以计算任何主色的支持属性的列表：

Wolfram Language code: DominantColors[[image], 8, "Properties"]

巧妙范例  (1)

使用 ArrayPlot 在一幅图像中显示颜色及其相对频率：

Wolfram Language code: DominantColors[[image], Automatic, {"Color", "Count"}]
Wolfram Language code: ArrayPlot[Transpose[%]]
Wolfram Research (2012)，DominantColors，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/DominantColors.html （更新于 2019 年）.

文本

Wolfram Research (2012)，DominantColors，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/DominantColors.html （更新于 2019 年）.

CMS

Wolfram 语言. 2012. "DominantColors." Wolfram 语言与系统参考资料中心. Wolfram Research. 最新版本 2019. https://reference.wolfram.com/language/ref/DominantColors.html.

APA

Wolfram 语言. (2012). DominantColors. Wolfram 语言与系统参考资料中心. 追溯自 https://reference.wolfram.com/language/ref/DominantColors.html 年

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: 04-September-2026]}

BibLaTeX

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