مستخرج لوحة الألوان

تحتوي صورة فوتوغرافية نموذجية مئات الآلاف من الألوان المميزة بمجرد عدّ كل تدرج وظل خفي على حدة، أكثر بكثير مما يمكن لأي لوحة قابلة للاستخدام عرضه. يقلل تكميم القطع الوسيط ذلك بمعاملة جميع وحدات بكسل الصورة كنقاط في فضاء لون ثلاثي الأبعاد، ثم يقسّم بشكل متكرر أكبر وأكثر مجموعة تشتتًا على طول المحور — أحمر أو أخضر أو أزرق — الذي له أوسع نطاق، حتى يتبقى العدد المطلوب من المجموعات. يصبح لون المتوسط لكل مجموعة نهائية عيّنة في اللوحة.

بما أن الانقسام يُوجَّه بمدى تشتت مجموعة الألوان بدلًا من عدد وحدات البكسل التي تملكها، تفضّل النتيجة طبيعيًا الألوان الشائعة والمميزة بصريًا معًا، بدلًا من مجرد قيمة البكسل الأكثر تكرارًا — لا تُزيح منطقة كبيرة من زرقة السماء شبه المتطابقة ثلاثة ألوان أخرى مختلفة حقًا يغطي كل منها مساحة أصغر. هذه نفس الخوارزمية الأساسية خلف توليد لوحات GIF ولوحات الـ256 لونًا الكلاسيكية، مُطبَّقة هنا لبناء لوحة للاستخدام في التصميم بدلًا من إعادة رسم الصورة نفسها.

يتجه الانتباه البشري نحو موضوع صورة فوتوغرافية — وجه، منتج، عنصر تركيز — تقريبًا بغض النظر عن مقدار ما يشغله فعليًا من الإطار، بينما لا تملك خوارزمية تعدّ وحدات البكسل أي مفهوم للموضوع على الإطلاق. صورة بورتريه مُلتقطة أمام امتداد كبير من أوراق الشجر الخضراء ستعيد لوحة يهيمن عليها الأخضر، لأن الأخضر فعلًا معظم وحدات البكسل، رغم أن من ينظر إلى الصورة سيقول إنها "عن" الشخص في الإطار، لا عن الخلفية خلفه.

الحل، عند حدوث هذا، هو دائمًا تقريبًا قص الصورة إلى المنطقة المهمة فعليًا قبل استخراج اللوحة — القص بإحكام حول موضوع صورة منتج، أو العنصر المحوري في نموذج تصميم، يزيل وحدات بكسل الخلفية التي كانت تحرّف النتيجة ويسمح للوحة بعكس الجزء من الصورة الذي يُقصد تمثيله فعلًا.

ألوان أقل تجبر الخوارزمية على التعميم بقوة أكبر، وهو مفيد عندما ستُستخدَم اللوحة كلوحة علامة تجارية أو موضوع صغيرة ومقصودة — ثلاثة أو أربعة ألوان يحتاج كل منها أن يكون مختلفًا حقًا عن البقية. ألوان أكثر تلتقط تمييزات أدق في الصورة المصدرية لكنها تبدأ بإنتاج عيّنات شبه مكررة يصعب تمييزها بمجرد تجاوز العدد الستة أو السبعة بكثير، خاصة في صور ذات تدرجات خفية حيث تكون العيّنات الإضافية في الواقع مجرد درجات على طول نفس التدرج بدلًا من ألوان مختلفة بشكل ملحوظ.