Mask R-CNN とK-Meansクラスタリングで画像中の対象物の色を抽出する

[GitHubリポジトリ](https://github.com/xy-gao/instance-dominant-colors)
# 概要
[Mask R-CNN](https://github.com/matterport/Mask_RCNN)と提供されている学習済みのモデルを使って、画像中の対象物のみをRGBデータとして抽出する。
そのRGBデータを[K-Means](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.cluster.KMeans.html)でクラスタリングすると対象物の[ドミナントカラー](https://qiita.com/gao_gao/items/26269cd4ae8fdf55e608)を抽出できる。

#例
###ピザ(pizza)
<p align="center">
    <img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/563906/798b2cf4-efc4-58bb-c043-9062eb53812d.jpeg" width="350">
    <img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/563906/86770726-dd06-564b-0cbb-c9491128cbe5.jpeg" width="350">
    <br>Photo by mahyar motebassem on Unsplash</br>
    <br><img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/563906/e650f52e-a3e0-4382-4416-9173cb2875d3.jpeg" width="300"></br>
</p>

###信号機(traffic light)
<p align="center">
    <img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/563906/9fe940dc-e95d-1667-73fc-0415082778f8.jpeg" width="350">
    <img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/563906/d74558ab-5ae9-2e70-a89e-020860a6caa1.jpeg" width="350">
    <br>Photo by Aleksandr Kotlyar on Unsplash</br>
    <br><img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/563906/1a0b1414-5332-690e-d57d-0ca2ee935292.jpeg" width="300"></br>
</p>

###犬(dog)
<p align="center">
    <img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/563906/431e65f5-fa37-3361-bc0f-622b1c57f641.jpeg" width="350">
    <img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/563906/125da895-000d-eeb5-cbf0-a7756e8e8553.jpeg" width="350">
    <img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/563906/b6312835-6df8-7da5-7889-b9c8a20b0900.jpeg" width="300">
</p>

# 使い方
```bash
$ git clone https://github.com/xy-gao/instance-dominant-colors.git
$ cd instance-dominant-colors
$ pip3 install -r requirements.txt
```
```python
from instance2color import Instance2Color

inst = Instance2Color(image_file='sample_img/pizza.jpg', class_name='pizza', num_of_color=5)
# 指定できるclass_name:
# class_names = ['BG', 'person', 'bicycle', 'car', 'motorcycle', 'airplane',
#                 'bus', 'train', 'truck', 'boat', 'traffic light',
#                 'fire hydrant', 'stop sign', 'parking meter', 'bench', 'bird',
#                 'cat', 'dog', 'horse', 'sheep', 'cow', 'elephant', 'bear',
#                 'zebra', 'giraffe', 'backpack', 'umbrella', 'handbag', 'tie',
#                 'suitcase', 'frisbee', 'skis', 'snowboard', 'sports ball',
#                 'kite', 'baseball bat', 'baseball glove', 'skateboard',
#                 'surfboard', 'tennis racket', 'bottle', 'wine glass', 'cup',
#                 'fork', 'knife', 'spoon', 'bowl', 'banana', 'apple',
#                 'sandwich', 'orange', 'broccoli', 'carrot', 'hot dog', 'pizza',
#                 'donut', 'cake', 'chair', 'couch', 'potted plant', 'bed',
#                 'dining table', 'toilet', 'tv', 'laptop', 'mouse', 'remote',
#                 'keyboard', 'cell phone', 'microwave', 'oven', 'toaster',
#                 'sink', 'refrigerator', 'book', 'clock', 'vase', 'scissors',
#                 'teddy bear', 'hair drier', 'toothbrush']
# 学習済みモデルは初回にダウンロードされる

print(inst.dominant_colors()) # ドミナントカラーのRGBと割合
# [([174, 77, 68], 29.52), ([223, 140, 100], 26.31), ([99, 47, 38], 20.08), ([96, 181, 108], 12.91), ([227, 206, 189], 11.18)]
inst.visualize_pie(output_file='sample_img/pizza_pie_chart.jpg')# 円グラフを描く
inst.visualize_instance(output_file='sample_img/pizza_inst.jpg')# どこが対象物にされたか確認できる
```