Salt la conținutul principal
LibraTool logoLibraTool

Extractor Paletă Culori din Imagine — gratuit

Extrage culorile dominante din orice imagine folosind cuantizarea culorilor k-means. Obține codurile hex pentru primele 2-16 culori din fotografia sau logo-ul tău.

Funcționează offline odată încărcat

Trage un fișier aici sau fă clic pentru a naviga

JPG, PNG, WebP, GIF, HEIC, HEIF · procesat pe dispozitivul tău

sau apăsați Ctrl+V pentru a lipi din clipboard

Răsfoiește fișierele

Sfat: poți lipi o captură de ecran cu Ctrl+V

Fișierele tale nu părăsesc niciodată dispozitivul. Toată procesarea se face local în browser.

Utilizări frecvente

  • Extrageți culorile mărcii din logoObțineți codurile hex exacte pentru culorile dominante din orice logo sau imagine de brand.
  • Construiți paletele de culori web din fotografiiGenerați paletele de culori ale site-ului web care se potrivesc din fotografiile eroilor sau imaginile de fundal.
  • Extrageți culori din fotografii de inspirațieExtrageți paletele de culori din fotografiile de design interior sau modă pentru utilizare în propriile proiecte.
  • Analizați paletele de pictură și artăStudiați paletele de culori ale tablourilor celebre sau ale propriei arturi prin extragerea culorilor dominante.
  • Temă CSS din imaginiGenerați teme variabile CSS din imagini — utile pentru teme dinamice sau scheme de culori generate automat.

Cum funcționează

Extragerea culorii rulează în întregime în browser-ul tău folosind un algoritm de grupare k-means++ scris manual aplicat datelor de pixeli brute citite din API-ul Canvas — fără server, fără bibliotecă terță parte. Aceeași imagine și setări de număr de culori produc întotdeauna aceeași paletă deoarece algoritmul folosește un generator de numere pseudo-aleatorii determinist (mulberry32) mai degrabă decât Math.random.

  1. 1
    Canvas citește datele de pixeli
    Imaginea este desenată pe un element HTML Canvas în afara ecranului și subeșantionată la cel mult 200px pe latura ei cea mai lungă. getImageData() al API-ului Canvas returnează fiecare pixel ca octeți RGBA bruți, iar pixelii complet transparenți (alfa < 128) sunt eliminați înainte ca gruparea să înceapă.
  2. 2
    k-means++ grupează pixelii
    Un inițializator k-means++ pornește centroizii determinist, apoi algoritmul iterează de până la 20 de ori: fiecare pixel este atribuit celui mai apropiat centroid în spațiul RGB, apoi centroizii sunt recalculați ca media tuturor pixelilor atribuiți. Grupurile care colapsează la aceeași valoare hex sunt unite, astfel încât fiecare eșantion din rezultat este unic.
  3. 3
    Metadatele per-culoare sunt calculate
    Fiecare centroid este convertit la HEX, HSL, și cota sa din totalul pixelilor (procentaj). Luminanța relativă WCAG este calculată conform formulei standard, iar rapoartele de contrast față de negru și alb sunt afișate alături de fiecare eșantion.
  4. 4
    Export și ieșire pipetă
    Paleta poate fi copiată ca proprietăți personalizate CSS, variabile SCSS, un fragment de configurare Tailwind, sau JSON. O pipetă click-pentru-eșantionare mapează clicul tău pe previzualizare înapoi la coordonatele exacte ale pixelului sursă pe un canvas la rezoluție completă, adăugând culoarea acelui pixel la o listă separată de culori alese. O bandă de paletă PNG poate fi descărcată prin Canvas toBlob().

Imaginea ta nu este niciodată încărcată — este decodată și procesată în întregime în memoria browser-ului tău, și doar dimensiunea fișierului (în KB) este raportată către analitice.

Instrumente similare

Întrebări frecvente