🎨 Universal Color AI

Kamera, video ve fotoğraflardaki renkleri gerçek zamanlı analiz eden çevrimdışı bilgisayarlı görü sistemi

Her pikselin gerçek RGB, HEX, BGR ve HSV değerini ölçer; baskın renkleri K-Means ile çıkarır, renk bölgelerini işaretler ve CIE-Lab uzaklığıyla en yakın standart renk adını bulur.

🎬 Gerçek kullanım demosu

Universal Color AI canlı kullanım videosu

Bu GIF, uygulamanın gerçek bilgisayarda çalıştırıldığı kullanıcı videosundan hazırlanmıştır.

Çok renkli sahne analizi	Kırmızı nesne ve baskın palet

Note

Görseller telefonla monitör üzerinden kaydedilmiş gerçek kullanım videosundan çıkarıldığı için ekran yansıması ve kamera pozlaması görülebilir. Uygulamanın kendi S dışa aktarma çıktıları daha nettir.

📑 İçindekiler

Proje hakkında
Özellikler
Algoritma özeti
Matematiksel temel
Sözde kod
Hızlı başlangıç
Kontroller
Komut satırı
Yapılandırma
Çıktılar
Proje yapısı
Performans
Kamera sorunları
Sınırlamalar
Gizlilik
Lisans

🌈 Proje hakkında

Universal Color AI, ağır bir model indirmeden çalışan yerel bir renk analizi uygulamasıdır. Kamera, video veya fotoğraf karesini işler ve iki seviyede bilgi üretir:

Noktasal ölçüm: Fare imlecinin altındaki gerçek piksel rengi.
Sahne analizi: Görüntünün baskın renkleri ve bağlantılı renk bölgeleri.

RGB uzayında 256 × 256 × 256 = 16.777.216 olası sayısal renk değeri vardır. Bu değerlerin tamamının günlük dilde ayrı adı bulunmadığı için sistem:

sayısal değeri RGB / BGR / HSV / HEX olarak korur,
tonu Türkçe bir renk ailesine ayırır,
CIE-Lab uzayında en yakın CSS4 renk adını bulur.

Örnek:

Açık Canlı Mavi · dodgerblue
HEX  #1E90FF
RGB  (30, 144, 255)
HSV  (105, 225, 255)
Match %92.4

✨ Özellikler

Özellik	Açıklama
🎥 Canlı kamera	Dahili veya USB kamerayı gerçek zamanlı işler.
🎬 Video desteği	Yerel video dosyasını etkileşimli analiz eder.
🖼️ Fotoğraf analizi	Kameraya ihtiyaç duymadan görsel dosyasını işler.
🌈 Evrensel piksel ölçümü	Sabit birkaç HSV aralığına bağlı kalmadan her pikseli ölçer.
🧠 CIE-Lab eşleştirme	Renk adını algısal renk uzaklığıyla belirler.
🧩 K-Means++	Sahnedeki baskın renk merkezlerini otomatik keşfeder.
🗺️ Renk bölgesi çıkarımı	Connected Components ile büyük ve bağlantılı renk alanlarını bulur.
🧹 Morfolojik filtreleme	OPEN ve CLOSE işlemleriyle küçük gürültüleri azaltır.
🖱️ Canlı piksel seçici	Fare altındaki rengi anlık gösterir.
🔒 Piksel kilitleme	Sol tıkla seçimi kilitler, sağ tıkla serbest bırakır.
📊 Baskın renk paleti	Renkleri yaklaşık kapsama yüzdeleriyle listeler.
⚡ Adaptif zamanlayıcı	Analiz yavaşsa kare aralığını otomatik artırır.
📷 Kamera tarama	Windows üzerinde DSHOW, MSMF ve ANY arka uçlarını dener.
💾 Çoklu dışa aktarma	Orijinal, işaretli görsel, JSON ve CSV üretir.
🔐 Yerel çalışma	Görüntüyü harici API veya buluta göndermez.

🧠 Algoritma özeti

İşlem hattı

Kamera, video veya fotoğraftan BGR kare alınır.
Kare analysis_width değerine küçültülür.
BGR verisi insan algısına daha yakın CIE-Lab uzayına çevrilir.
En fazla 30.000 Lab pikseli örneklenir.
K-Means++ ile 2–32 renk merkezi bulunur.
Görüntüdeki tüm pikseller en yakın merkeze atanır.
Her kümenin kapsama oranı hesaplanır ve palet sıralanır.
Her küme için ikili maske oluşturulur.
Eliptik 5×5 çekirdekle OPEN ve CLOSE uygulanır.
Connected Components ile büyük bağlantılı bölgeler çıkarılır.
Renk Türkçe HSV ailesi ve en yakın CSS4 adıyla etiketlenir.
Kutular, palet, FPS, işlem süresi ve seçili piksel paneli çizilir.
İstenirse JPG, JSON ve CSV dosyaları kaydedilir.

📐 Matematiksel temel

K-Means amacı

Lab pikselleri xᵢ, renk merkezleri μⱼ olsun:

J = Σᵢ ||xᵢ - μc(i)||²

c(i), xᵢ pikselinin atandığı en yakın kümedir.

Kod ayarları:

Başlangıç: KMEANS_PP_CENTERS
Maksimum iterasyon: 35
Yakınsama toleransı: 0.7
Deneme sayısı: 4
Rastgele tohum: 42

Kapsama oranı

coverage(k) = cluster_pixel_count(k) / total_pixel_count

coverage < min_coverage olan küçük kümeler paletten çıkarılır.

En yakın renk adı

Ölçülen rengin Lab değeri p, CSS4 referans renginin Lab değeri rⱼ:

nearest_name = argminⱼ ||p - rⱼ||₂

Benzerlik yüzdesi

confidence = clamp(100 × exp(-distance_lab / 34), 0, 100)

Bu değer bir yapay zekâ olasılığı değil, Lab uzaklığından üretilen benzerlik göstergesidir.

Medyan piksel örnekleme

sample_radius > 0 olduğunda tek piksel yerine küçük komşuluk kullanılır:

sample_bgr = median(patch_pixels)

Bu yöntem sensör kaynaklı tek piksellik parazitleri azaltır.

🧾 Sözde kod

function ANALYZE(frame, settings):
    assert frame is not empty

    small = resize_to_width(frame, settings.analysis_width)
    lab = convert_BGR_to_Lab(small)

    samples = random_sample(lab.pixels, maximum=30000)
    centers = KMEANS_PLUS_PLUS(
        samples,
        k=clamp(settings.clusters, 2, 32),
        max_iterations=35,
        epsilon=0.7,
        attempts=4
    )

    labels = assign_all_pixels_to_nearest_center(lab, centers)

    for cluster in clusters_sorted_by_pixel_count(labels):
        coverage = pixel_count(cluster) / total_pixel_count

        if coverage < settings.min_coverage:
            continue

        color = convert_Lab_center_to_BGR(cluster.center)
        name = resolve_turkish_family_and_nearest_CSS4(color)
        palette.append(color, name, coverage)

        if settings.show_regions:
            mask = labels == cluster.id
            mask = MORPH_OPEN(mask, ellipse_5x5)
            mask = MORPH_CLOSE(mask, ellipse_5x5)

            for component in CONNECTED_COMPONENTS(mask):
                if component.area >= scaled_min_area:
                    regions.append(component.bounding_box, color, name)

    selected = median_color_around_mouse(frame)
    return palette, largest_regions, selected

🚀 Hızlı başlangıç

Otomatik yöntem

ZIP’i normal bir klasöre çıkart.
BASLAT.bat dosyasına çift tıkla.
İlk açılışta sanal ortam ve bağımlılıklar hazırlanır.

Ayrı kurulum

KURULUM.bat

Ardından:

BASLAT.bat

Manuel kurulum

py -m venv .venv
.\.venv\Scripts\Activate.ps1
python -m pip install -r requirements.txt
python launcher.py run

🎮 Kontroller

Tuş / hareket	İşlem
`Q` veya `ESC`	Uygulamayı kapatır.
`H`	Yardım panelini açar/kapatır.
`R`	Renk bölgesi kutularını açar/kapatır.
`M`	Görüntüyü aynalar/normal hâle getirir.
`F`	Tam ekranı açar/kapatır.
`SPACE`	Analizi duraklatır/devam ettirir.
`S`	Mevcut kareyi ve analiz verilerini dışa aktarır.
Fare hareketi	İmleç altındaki rengi canlı ölçer.
Sol tık	Seçilen pikseli kilitler.
Sağ tık	Kilidi kaldırır.

⌨️ Komut satırı

Kamera

.\.venv\Scripts\python.exe launcher.py run

Belirli kamera

.\.venv\Scripts\python.exe launcher.py run --camera 1 --backend dshow

Arka uçlar:

auto | dshow | msmf | any

Video

.\.venv\Scripts\python.exe launcher.py run --source ".\video.mp4"

Fotoğraf

.\.venv\Scripts\python.exe launcher.py analyze ".\fotograf.jpg" --output ".\output"

Pencerede göstermek için:

.\.venv\Scripts\python.exe launcher.py analyze ".\fotograf.jpg" --output ".\output" --show

Kamera tarama

.\.venv\Scripts\python.exe launcher.py cameras --scan-limit 10

veya:

KAMERA_TARA.bat

Ayar dosyası oluşturma

.\.venv\Scripts\python.exe launcher.py init-config --output ".\config.json"

⚙️ Yapılandırma

{
  "camera": 0,
  "backend": "auto",
  "scan_limit": 10,
  "width": 1280,
  "height": 720,
  "clusters": 12,
  "analysis_width": 360,
  "analyze_every": 4,
  "min_area": 800,
  "min_coverage": 0.003,
  "max_palette": 10,
  "max_regions": 24,
  "sample_radius": 2,
  "mirror": true,
  "show_regions": true,
  "adaptive_performance": true,
  "target_fps": 24.0,
  "output_dir": "output"
}

Ayar	Varsayılan	Açıklama
`camera`	`0`	Tercih edilen kamera indeksi.
`backend`	`"auto"`	Kamera arka ucu.
`scan_limit`	`10`	Taranacak indeks sayısı.
`width` / `height`	`1280×720`	İstenen kamera çözünürlüğü.
`clusters`	`12`	K-Means küme sayısı; `2–32`.
`analysis_width`	`360`	Analiz görüntüsü genişliği.
`analyze_every`	`4`	Tam analizin kare aralığı.
`min_area`	`800`	Minimum renk bölgesi alanı.
`min_coverage`	`0.003`	Minimum palet kapsama oranı.
`max_palette`	`10`	Gösterilecek renk sayısı.
`max_regions`	`24`	Çizilecek bölge sayısı.
`sample_radius`	`2`	Medyan örnek yarıçapı.
`mirror`	`true`	Yatay aynalama.
`show_regions`	`true`	Kutuları başlangıçta gösterir.
`adaptive_performance`	`true`	Analiz aralığını otomatik ayarlar.
`target_fps`	`24.0`	Adaptif hedef FPS.
`output_dir`	`"output"`	Çıktı klasörü.

Hızlı profil

{
  "clusters": 8,
  "analysis_width": 240,
  "analyze_every": 6,
  "max_regions": 12
}

Ayrıntılı profil

{
  "clusters": 20,
  "analysis_width": 480,
  "analyze_every": 3,
  "max_regions": 32
}

💾 Çıktılar

output/
└── color-analysis-YYYYMMDD-HHMMSS-000123/
    ├── original.jpg
    ├── annotated.jpg
    ├── analysis.json
    └── palette.csv

analysis.json içinde kaynak boyutu, işlem süresi, palet, bölgeler, HEX/RGB/HSV ve renk açıklamaları bulunur.

📁 Proje yapısı

UniversalColorAI_Clean/
├── BASLAT.bat
├── KURULUM.bat
├── KAMERA_TARA.bat
├── launcher.py
├── requirements.txt
├── config.example.json
├── README.md
├── LICENSE
├── .gitignore
├── docs/
│   └── assets/
│       ├── hero-demo.jpg
│       ├── demo-live.gif
│       ├── demo-colorful-analysis.jpg
│       ├── demo-red-object.jpg
│       └── algorithm-flow.png
└── src/
    └── universal_color_ai/
        ├── analysis.py
        ├── app.py
        ├── camera.py
        ├── cli.py
        ├── color_names.py
        ├── config.py
        ├── exporters.py
        ├── models.py
        ├── renderer.py
        └── data/
            └── css4_colors.json

⚡ Performans

Yaklaşık işlem maliyeti; analiz pikseli N, küme sayısı K, iterasyon I, kanal boyutu D=3 için:

O(N × K × I × D)

En etkili ayarlar:

analysis_width
clusters
analyze_every
max_regions
kamera çözünürlüğü

Adaptif zamanlayıcı son 12 analiz süresini izler. Analiz hedef sürenin yaklaşık 1.7× üzerine çıkarsa aralığı artırır; 0.75× altına inerse azaltır.

📷 Kamera sorunları

Kamera bulunamıyor

Önce:

KAMERA_TARA.bat

Sonra bulunan indeksi kullan:

.\.venv\Scripts\python.exe launcher.py run --camera 1

Windows arka uçları

.\.venv\Scripts\python.exe launcher.py run --camera 0 --backend dshow

Olmazsa:

.\.venv\Scripts\python.exe launcher.py run --camera 0 --backend msmf

İzinler

Ayarlar
└── Gizlilik ve güvenlik
    └── Kamera
        ├── Kamera erişimi: Açık
        ├── Uygulamaların kamera erişimi: Açık
        └── Masaüstü uygulamalarının kamera erişimi: Açık

Teams, Discord, OBS, Zoom veya tarayıcı kamerayı kullanıyorsa kapat.

⚠️ Sınırlamalar

Sistem nesnenin türünü değil, görüntüdeki rengi analiz eder.
“Kırmızı araba” yerine “kırmızı bölge” sonucu verir.
Işık, yansıma, beyaz dengesi ve pozlama sonucu etkiler.
Renk isimleri sürekli renk uzayının standart isimlere yaklaşık eşlemesidir.
Yakın tonlar clusters düşükse aynı kümeye girebilir.
Küçük bölgeler min_area nedeniyle gösterilmeyebilir.
Benzerlik yüzdesi model olasılığı değildir.

Nesne türü için sistem ileride YOLO gibi bir nesne algılama modeliyle birleştirilebilir.

🔐 Gizlilik

Görüntüler RAM üzerinde yerel işlenir.
Bulut veya harici API kullanılmaz.
S tuşuna basılmadıkça analiz paketi kaydedilmez.
Çıktılar yalnızca yerel output klasöründedir.

🧰 Teknolojiler

🐍 Python
👁️ OpenCV
🔢 NumPy
🎨 CIE-Lab
🧩 K-Means++
🗺️ Connected Components
🧹 Morphological Opening / Closing
📄 JSON / CSV

📄 Lisans

Proje MIT License altında sunulur. Ayrıntılar için LICENSE dosyasına bakın.

👨‍💻 Geliştirici

Mert Demir
GitHub: @itsmertdemirr

⭐ Projeyi faydalı bulduysan GitHub üzerinde yıldız verebilirsin.

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 1 Commit
docs/assets		docs/assets
src/universal_color_ai		src/universal_color_ai
.gitignore		.gitignore
BASLAT.bat		BASLAT.bat
KAMERA_TARA.bat		KAMERA_TARA.bat
KURULUM.bat		KURULUM.bat
LICENSE		LICENSE
README.md		README.md
config.example.json		config.example.json
launcher.py		launcher.py
requirements.txt		requirements.txt

Folders and files

Latest commit

History

Repository files navigation