Extrator de paleta de cores

Uma fotografia típica contém centenas de milhares de cores distintas quando cada gradiente e sombra sutil é contado individualmente, muito mais do que qualquer paleta utilizável poderia mostrar. A quantização de corte mediano reduz isso tratando todos os pixels de uma imagem como pontos em um espaço de cor tridimensional, então repetidamente dividindo o grupo maior e mais espalhado ao longo de qualquer eixo — vermelho, verde ou azul — que tiver o intervalo mais amplo, até que o número de grupos solicitado permaneça. A cor média de cada grupo final se torna uma amostra na paleta.

Como a divisão é guiada por quão espalhado um grupo de cores está em vez de por quantos pixels ele tem, o resultado naturalmente favorece cores que são tanto comuns quanto visualmente distintas, em vez de apenas o valor de pixel mais frequente — uma grande área de azul céu quase idêntico não expulsa três outras cores genuinamente diferentes que cada uma cobre uma área menor. Este é o mesmo algoritmo central por trás do GIF e da geração clássica de paleta de 256 cores, aplicado aqui para construir uma paleta para uso em design em vez de para redesenhar a própria imagem.

A atenção humana é atraída para o assunto de uma fotografia — um rosto, um produto, um objeto focal — quase independentemente de quanto do quadro ele realmente ocupa, enquanto um algoritmo que conta pixels não tem nenhum conceito de assunto algum. Um retrato tirado contra uma grande extensão de folhagem verde vai retornar uma paleta dominada por verdes, porque verde genuinamente é a maioria dos pixels, mesmo que alguém olhando a foto diria que é "sobre" a pessoa no quadro, não sobre o fundo atrás dela.

A solução, quando isso acontece, é quase sempre recortar a imagem para a região que realmente importa antes de extrair a paleta — recortar bem próximo ao assunto de uma foto de produto, ou ao elemento focal de um mockup de design, remove os pixels de fundo que estavam distorcendo o resultado e deixa a paleta refletir a parte da imagem que a paleta realmente pretende representar.

Menos cores forçam o algoritmo a generalizar mais agressivamente, o que é útil quando a paleta vai ser usada como uma paleta de marca ou tema pequena e deliberada — três ou quatro cores que cada uma precisa ser genuinamente distinta uma da outra. Mais cores capturam distinções mais finas na imagem de origem mas começam a produzir amostras quase duplicadas difíceis de distinguir uma vez que a contagem passa muito de seis ou sete, particularmente em imagens com gradientes sutis onde as amostras extras são na verdade apenas degraus ao longo do mesmo gradiente em vez de cores significativamente diferentes.