python：用机器学习自动提取设计大师的配色方案

实验背景

『WedO实验君』在前几篇文章中主要介绍了机器学习的方法论： 分类，聚类，集成学习等【还在更新中】。本实验就理论结合实际吧。

对于网上比较经典的网站或者设计方案，我们经常想知道这些设计的配色是怎么样，哪个是背景色，哪个是主色调，哪个是辅色调，哪些色调配合会更加美观而不突兀，以便于加以借鉴和应用。网上也有一些专门针对某些特定案例在分析配色，但是毕竟数量有限，而且大都针对我们都知道的案例。

本实验『WedO实验君』就和大家一起，自己动手来利用机器学习来自动识别色调搭配。可以应用到自己设计当中。

实验器材

● python

● sklearn

● pandas

实验内容

1. 图像数据提取

利用python的PIL模块来提取图片的像素信息（RGB）。

2.提取主色调

利用sklearn 中kmeans聚类算法，对所得到像素信息进行特征提取。

(model,res)=k_means(is_scale=False,data=data,cluster_columns=['r','g','b'],n_clusters=n_clusters,n_jobs=3)

考虑到【背景】中提到的提取设计方案的各种配色的多样性，可以考虑具体个数在8到10个。

对于聚类对象的特征可以做如下解释：

背景色：数据量最多的

主色调：数量较多

搭配色：数量相近

点睛色（强调色）： 数据量相对较少

3.结果展示

来看看具体的实验结果吧。

实验结语

本实验介绍了机器学习方法在设计方案配色特征的提取。实验中的图片来自网络，截图过程中存在不高清的情况。

后续功能会集成到WedO创客实验室【小程序】中，敬请期待。