Discussion :

[jessica_jessica]

Bonjour,

Mon professeur m’a donné un programme basé sur intelligence artificiel à réaliser : je veut ajouter des textes dans un vidéo composé d’une séquence d’images.

j’ai déjà fais l’extraction des couleurs dans l’image est voila le résultat

['#1a151a’, '#a49b94’, '#b83d3d’, '#5b5a71’, '#d8cdc4']

mon problème est comment je peux générer une telle couleur visuellement différente de ces couleurs afin que le texte soit bien lisible et harmonique .

[Invité]

Bonjour,

Pourriez-vous donner plus de détails concernant votre projet et principalement le module utilisé pour récupérer les couleurs.
Un petit bout de code serait le bienvenu pour que nous puissions vous aider...

Merci.

~ OI0I0I0I0IO ~

[jessica_jessica]

bonjour,
voila le code qui me permet de faire l'extraction des couleurs "Algorithme K-means"

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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import os
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
import urllib.request
from PIL import Image
from collections import Counter
from sklearn.cluster import KMeans
 
# Utility function, rgb to hex
def rgb2hex(rgb):
    print(rgb)
    hex = "#{:02x}{:02x}{:02x}".format(int(rgb[0]), int(rgb[1]), int(rgb[2]))
    return hex
 
PATH = 'ted.jpg'
WIDTH = 128
HEIGHT = 128
CLUSTERS = 5
 
image = Image.open(PATH)print(image.size)
 
# print("Loaded {f} image. Size: {s:.2f} KB. Dimensions: ({d})".format(
#     f=image.format, s=os.path.getsize(PATH) / 1024, d=image.size))
 
def calculate_new_size(image):
    if image.width >= image.height:
        wpercent = (WIDTH / float(image.width))
        hsize = int((float(image.height) * float(wpercent)))
        new_width, new_height = WIDTH, hsize
    else:
        hpercent = (HEIGHT / float(image.height))
        wsize = int((float(image.width) * float(hpercent)))
        new_width, new_height = wsize, HEIGHT
    return new_width, new_height
 
new_width, new_height = calculate_new_size(image)
print(new_width)
print(new_height)
image.resize((new_width, new_height), Image.ANTIALIAS)
image = image.resize((new_width, new_height), Image.ANTIALIAS)
img_array = np.array(image)
img_vector = img_array.reshape((img_array.shape[0] * img_array.shape[1], 3))
model = KMeans(n_clusters=CLUSTERS)
labels = model.fit_predict(img_vector)
label_counts = Counter(labels)
total_count = sum(label_counts.values())
 
 
plt.figure(figsize=(14, 8))
plt.subplot(221)
plt.imshow(image)
plt.axis('off')
 
hex_colors = [
    rgb2hex(center) for center in model.cluster_centers_
]
 
print(hex_colors)

[lg_53]

Il faut définir ce que tu entends par une couleur différente. Il faut surement faire des essais.
Tu peux essayer le blance et le noir déjà pour commencer. Sinon tu peux aussi garder tes couleurs en rgb, en calculer la moyenne, et choisir comme couleur le complémentaire de cette moyenne (c'est à dire faire (255,255,255)-la moyenne rgb).

[Invité]

Les couleurs RGB sont en effet plus simples à modifier et la fonction rgb2hex est plutôt inutile...

~ OI0I0I0I0IO ~

[tbc92]

Voici une longue discussion sur ce sujet : https://www.developpez.net/forums/d1...ur-contrastee/