สร้างโค้ดสีจากรูปภาพ โดยใช้ Python
Tags: machinelearning, ai
Published: 2024-04-10 17:45:08

สายกราฟฟิก หรือสาย Web designer คนไหนเคยอยากคุมโทนสีตามเรฟที่เป็นรูปภาพ แต่ดูดสีออกมายังไงก็ไม่ได้ดั่งใจไหมคะ? เดี๋ยวเราจะพามาให้รู้จักกับ K-means Algorithm ที่จะทำให้ชีวิตเราง่ายขึ้นเยอะะ เพราะสามารถดูดสีออกมาได้เป๊ะอย่างงี้ 👍🏼💯 

บทความนี้เราจะทำการดูดสีรูปภาพโดยใช้ K-mean Clustering ( ในส่วนของ Image Processing ☝🏼🖼️ ) ในการตรวจจับกลุ่มสีต่าง ๆ ในรูป เพื่อนำค่า RGB ของจุดศูนย์กลางของกลุ่มสีนั้น ๆ มาสร้างเป็นโค้ดสี โดยทั้งหมดเราจะรันโค้ดผ่าน Google Colab 

## ✍🏻 ขั้นตอนที่ 1 : Import Libraries
ทำการเรียกใช้ไลบรารีที่จำเป็น ดังนี้
1. Scikit-learn ไลบรารีหลักสำหรับ Machine Learning ในภาษา Python ที่มีฟังก์ชันการทำงานที่ครอบคลุม และรองรับอัลกอริธึมที่หลากหลาย ซึ่งแน่นอนว่าการจัดกลุ่ม (Clustering) ก็เป็นหนึ่งในนั้น
2. Matplotlib สำหรับสร้างกราฟวงกลม (Pie Chart)
3. NumPy (Numerical Python) สำหรับการจัดการ Array
4. OpenCV (Open Source Computer Vision Library) สำหรับการจัดการรูปภาพ

```
from sklearn.cluster import KMeans
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import cv2
from collections import Counter
from skimage.color import rgb2lab, deltaE_cie76
import os

%matplotlib inline
```

## ✍🏻 ขั้นตอนที่ 2 : นำเข้าข้อมูลรูปภาพ
เลือกรูปที่สนใจมา 1 รูป โดยในตัวอย่างนี้จะใช้เป็นรูปน้องหนูเจอรี่ 🤓👇🏻

![Image description](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/h1tqpu0p9vwwvlzy3ptp.JPG)

เมื่อนำรูปจากไดรฟ์เข้ามาแล้ว จะทำการอ่านและเก็บไว้ในตัวแปร image
```
from google.colab import drive

drive.mount('/content/drive')
file_path = '/content/drive/MyDrive/hey.JPG'

image = cv2.imread(file_path)
print("The type of this input is {}".format(type(image)))
print("Shape: {}".format(image.shape))
plt.imshow(image)
```
ผลลัพธ์ที่ได้

![Image description](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/w6o5emsos2k6ru3k1aaa.jpg)

แต่เราจะสังเกตได้ว่ารูปที่ได้สีจะเพี้ยนไปจากรูปตัวอย่าง เพราะว่าการอ่านรูปของ OpenCV โดย default ทำให้เราได้รูปออกมาเป็น BGR 

ดังนั้น เราจะทำการเปลี่ยนให้เป็น RGB ด้วย
```
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
plt.imshow(image)
```
ก็จะได้แบบนี้
![Image description](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/1wrgmau50i0g51fhjocb.jpg)

เมื่อสีรูปตรงกับต้นฉบับแล้ว เราก็ไปดูดสีกันได้เลยย 🙌🏼

## ขั้นตอนที่ 3 : สร้างฟังก์ชันจำแนกสี

- สร้างฟังก์ชันให้สีที่จำแนกออกมาอยู่ในรูปของค่า hex (โค้ดสี)

```
def RGB2HEX(color):
    return "#{:02x}{:02x}{:02x}".format(int(color[0]), int(color[1]), int(color[2]))
```

- สร้างฟังก์ชันวิเคราะห์ค่าสีออกมา

```
def get_colors(image, number_of_colors, show_chart):
    
    modified_image = cv2.resize(image, (600, 400), interpolation = cv2.INTER_AREA)
    modified_image = modified_image.reshape(modified_image.shape[0]*modified_image.shape[1], 3)
    
    clf = KMeans(n_clusters = number_of_colors)
    labels = clf.fit_predict(modified_image)
    
    counts = Counter(labels)
    # sort to ensure correct color percentage
    counts = dict(sorted(counts.items()))
    
    center_colors = clf.cluster_centers_
    # We get ordered colors by iterating through the keys
    ordered_colors = [center_colors[i] for i in counts.keys()]
    hex_colors = [RGB2HEX(ordered_colors[i]) for i in counts.keys()]
    rgb_colors = [ordered_colors[i] for i in counts.keys()]

    if (show_chart):
        plt.figure(figsize = (8, 6))
        plt.pie(counts.values(), labels = hex_colors, colors = hex_colors)
    
    return rgb_colors
```

## ขั้นตอนที่ 4 : ทดลองนำมาใช้กับรูปตัวอย่าง

```
get_colors(image, 8, True)
```
ผลลัพธ์ที่ได้

![Image description](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/qe5ty8s8nkddz1gb0thz.jpg)

❔ **คำถามชวนคิด** ❔
> จากผลลัพธ์ข้างต้น คิดว่าถ้าเราสามารถดูดสีจากรูปได้ เราจะสามารถดูดรูปจากสีได้เหมือนกันไหม 🧐

มาลองดูกันน! 😼💪🏻

## ขั้นตอนสำหรับการค้นหารูปจากโค้ดสี
- ก่อนอื่นเราจะต้องมีคลังรูปภาพไว้ใน images ก่อน

```
IMAGE_DIRECTORY = '/content/drive/MyDrive/gallery'
COLORS = {
    'RED': [255, 0, 0],
    'BLUE': [0, 0, 128],
    'YELLOW': [255, 255, 0]
}
images = []

for file in os.listdir(IMAGE_DIRECTORY):
    if not file.startswith('.'):
        images.append(get_image(os.path.join(IMAGE_DIRECTORY, file)))
```

ลองแสดงรูปภาพทั้งหมดในแกลลอรี่

```
plt.figure(figsize=(20, 10))
for i in range(len(images)):
    plt.subplot(1, len(images), i+1)
    plt.imshow(images[i])
```
ผลลัพธ์ที่ได้
![Image description](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/d1eip122uca1nlecvrma.jpg)

- ต่อมาสร้างฟังก์ชันที่จะเลือกจับคู่สีหลัก ๆ ของรูปภาพมา 10 สี จากนั้นจะเอา 5 สีแรกจากรูปมาคำนวณหาความแตกต่างกับสีที่เราต้องการ

ซึ่งแน่นอนว่าเราไม่สามารถจับคู่ค่าสี (hex) ได้ตรงเป๊ะ ดังนั้น เราจะดูจากสัดส่วนค่าความต่างสี ถ้าน้อยแสดงว่าทั้งสองสีมีความใกล้เคียงกัน เราก็จะแสดงรูปนั้นเลย เพื่อประกาศว่าสีตรงกับรูปนี้นะ

โดยเราจะใช้ `rgb2lab` เพื่อแปลงค่าให้สามารถนำมาเปรียบเทียบกันได้ และใช้ `deltaE_cie76` สำหรับการหาความต่างสี ได้ดังนี้

```
def match_image_by_color(image, color, threshold = 60, number_of_colors = 10): 
    
    image_colors = get_colors(image, number_of_colors, False)
    selected_color = rgb2lab(np.uint8(np.asarray([[color]])))

    select_image = False
    for i in range(number_of_colors):
        curr_color = rgb2lab(np.uint8(np.asarray([[image_colors[i]]])))
        diff = deltaE_cie76(selected_color, curr_color)
        if (diff < threshold):
            select_image = True
    
    return select_image

def show_selected_images(images, color, threshold, colors_to_match):
    index = 1
    
    for i in range(len(images)):
        selected = match_image_by_color(images[i],
                                        color,
                                        threshold,
                                        colors_to_match)
        if (selected):
            plt.subplot(1, 5, index)
            plt.imshow(images[i])
            index += 1
```
จากนั้นทดลองหารูปที่มีสีแดง ❤️

```
# Search for RED
plt.figure(figsize = (20, 10))
show_selected_images(images, COLORS['RED'], 60, 5)
```
ผลลัพธ์ที่ได้

![Image description](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/njhmxybpdrqxypxl2wdg.jpg)

ทดลองหารูปที่มีสีฟ้า💙

```
# Search for BLUE
plt.figure(figsize = (20, 10))
show_selected_images(images, COLORS['BLUE'], 60, 5)
```
ผลลัพธ์ที่ได้


![Image description](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/e3j2ne8ub4dllrwhpieh.jpg)

ทดลองหารูปที่มีสีเหลือง💛

```
# Search for YELLOW
plt.figure(figsize = (20, 10))
show_selected_images(images, COLORS['YELLOW'], 60, 5)
```
ผลลัพธ์ที่ได้
![Image description](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/9h63x9kkgsl0rowaxo7s.jpg)

**สรุปผล 👩🏻‍🎨🗯️**
เราสามารถดึงสีมาจากรูปได้โดยการใช้ K-mean Clustering แต่ในทางกลับกันหากนำโค้ดมาทำการค้นหารูปก็อาจจะไม่สามารถทำได้ดีเท่าที่ควร เห็นได้จากตอนค้นหารูปที่มีสีฟ้า มีการแสดงทุกรูปที่มีออกมาเลย ส่วนนึงเนื่องมาจากการเทียบโค้ดสี hex ให้ตรงกันนั้นเป็นไปได้ยาก จึงง่ายต่อการคลาดเคลื่อน หรือก็คืออาจจะได้รูปที่ไม่ตรงกับสีที่ค้นหา

**Reference :**
- [Color Identification using Machine Learning by kHarshit
and Harshit Kumar](https://github.com/kb22/Color-Identification-using-Machine-Learning/blob/master/Color%20Identification%20using%20Machine%20Learning.ipynb
)
- Images by [Freepik](https://www.freepik.com)