寻找图像主色的DominantColor：基于K均值聚类的方法

简介：
《寻找图像主色的DominantColor》采用K均值聚类算法，提出一种高效准确提取图像主导颜色的方法，适用于色彩分析与处理领域。 为了查找图像的主要颜色，我们使用CIE LAB色彩空间与k-均值聚类算法相结合的方法。由于RGB色彩空间未能充分考虑人类的视觉感知特性，在此场景下采用更接近人眼感受的CIELAB色彩空间作为替代方案。 从RGB到LAB的颜色转换过程包括以下步骤：首先将RGB颜色值转化为sRGB绝对色度空间，这一步在iOS设备上通常是不必要的，因为该平台默认使用的就是sRGB色彩模型。对于OS X系统，则可以通过相应的方法完成这一转化工作。接下来需要把得到的sRGB值转为线性sRGB形式，并进一步转换成CIE XYZ颜色空间表示法；最后，在D65标准光源下进行最终变换以获得LAB色彩坐标。 为了对相似的颜色进行分类，我们使用色差算法来实现这一点，用户可以选择不同的计算方式（如CIE 76、CIE 94和CIE 2000），从而达到不同程度的分组精确度。其中，默认采用的是CIE 94算法，因为它在性能与准确性之间提供了较好的平衡，并且其结果更接近于最新的CIE 2000标准。