Estrattore Tavolozza Colori da Immagine - Ottieni HEX, RGB & HSL

Cosa Fa l'Estrattore di Tavolozza Colori

Questo strumento risponde a una domanda precisa: se dovessi descrivere quest'immagine con una manciata di colori, quali sarebbero? Decodifica la tua immagine nel browser, la ridimensiona in modo che il lato più lungo sia di circa 200 pixel e legge i dati grezzi dei pixel da un canvas. Il ridimensionamento non è una scorciatoia che costa in precisione: la media dei pixel adiacenti durante la scalatura rimuove l'effetto ringing del JPEG e il rumore del sensore che altrimenti apparirebbero come dozzine di quasi-neri quasi identici, e mantiene l'intera analisi sotto i quarantamila pixel, così termina all'istante anche su telefono. I pixel con un valore alfa inferiore a 128 vengono scartati prima di qualsiasi altra operazione. Questo singolo passaggio impedisce che un logo su sfondo trasparente riporti il nero come colore principale, che è l'errore più comune dato da altri estrattori. I pixel opachi rimanenti sono raggruppati con il taglio mediano. Il taglio mediano tratta i pixel come una nuvola nello spazio tridimensionale RGB, li racchiude in un contenitore, sceglie ripetutamente il contenitore con la maggiore dispersione di colore pesata in base a quanti pixel contiene e lo taglia in due in un punto dove i valori di colore cambiano realmente. Ripetendo l'operazione fino ad avere tanti contenitori quanti ne hai richiesti si ottengono cluster che seguono la struttura reale dell'immagine, e ogni cluster riporta la media dei pixel al suo interno piuttosto che un centro arbitrario del secchio. Ecco perché i risultati sono colori reali della tua immagine invece dei grigi slavati che i raggruppamenti a griglia fissa producono. L'ordinamento viene poi aggiustato. Classificare puramente per conteggio pixel è una trappola: una fotografia è spesso per il quaranta per cento cielo o sfondo bianco da studio, e un conteggio grezzo mette questo per primo e seppellisce i colori che cercavi davvero. Ai cluster quasi neutri, quasi neri e quasi bianchi viene quindi dato meno peso quando la lista è ordinata, anche se non vengono mai scartati e la percentuale mostrata accanto a ogni campione è sempre la quota reale e non modificata di pixel. Infine, ogni campione riceve un colore per il testo calcolato in base alla sua luminanza relativa secondo le WCAG 2.1, scegliendo nero o bianco in base a quale abbia il rapporto di contrasto più alto con quel colore specifico. Il test usa la luminanza, non la chiarezza, quindi coglie i mezzitoni dove una semplice soglia di luminosità darebbe la risposta sbagliata.