MATLAB图像主色调分析系统：基于K-means聚类的智能颜色提取工具

资 源 简 介

本项目实现了一个MATLAB图像主色调自动提取程序。通过K-means聚类算法对图像颜色空间进行智能分析，快速识别最具代表性的主颜色，并生成可视化报告。系统支持常见图像格式，为用户提供简洁高效的颜色分析解决方案。

详 情 说 明

基于K-means聚类的图像主色调提取系统

项目介绍

本项目是一个图像主色调分析工具，能够自动提取任意彩色图像的代表性主颜色。系统采用K-means聚类算法对图像像素进行颜色聚类分析，通过计算图像中最显著的颜色分布，以直观的可视化方式展示提取结果。该系统可帮助设计师、摄影师和美术工作者快速识别图像的整体颜色风格，为色彩搭配和设计决策提供数据支持。

功能特性

• 多格式支持：支持JPG、PNG、BMP等常见图像格式
• 参数可调：可自定义聚类数量（默认为5种主色）
• 预处理选项：支持图像尺寸缩放预处理，提高处理效率
• 多输出形式：

- 主色调RGB数值矩阵 - 主色调分布饼状图 - 颜色样本条可视化展示 - 十六进制色码列表

• 直观可视化：提供颜色占比统计和排序展示

使用方法

1. 准备图像文件：确保待分析的图像文件为支持的格式（JPG/PNG/BMP）

1. 运行主程序：

``matlab % 默认参数运行（聚类数=5，无缩放） 主色调结果 = main('图像路径.jpg'); % 自定义参数运行 主色调结果 = main('图像路径.png', '聚类数量', 8, '缩放比例', 0.5);

1. 参数选项：

- 聚类数量：正整数，指定要提取的主色数量（默认：5） - 缩放比例`：0-1之间的数值，缩小图像尺寸以加速处理（默认：1，即不缩放）

1. 输出结果：

- 命令行显示RGB值和十六进制色码 - 自动生成可视化图表窗口 - 返回包含所有提取结果的结构体变量

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 必要工具箱：

- Image Processing Toolbox（图像处理工具箱） - Statistics and Machine Learning Toolbox（统计与机器学习工具箱）

• 硬件建议：至少4GB内存，支持彩色显示的图形设备

文件说明

主程序文件实现了图像读取与预处理、像素矩阵转换、K-means聚类分析、颜色统计计算、结果可视化展示以及多种输出格式生成等核心功能。具体包括对输入参数的有效性验证、图像数据的规范化处理、聚类算法的执行与优化、颜色占比的精确统计，以及生成直观的饼图和色条图等可视化结果。