品牌色提取是从图像或设计稿中识别主色调与辅助色的技术，常用于模板自动配色、主题生成与一致性校验。本文介绍常用算法与工程实践。
基本流程
- 预处理：缩放、去噪、去背景（可选）。
- 色彩空间转换：从 RGB 转到 Lab 或 HSV，便于感知距离计算。
- 聚类：使用 K-means、Mean Shift 或 DBSCAN 提取主色块。
- 后处理：按覆盖率和对比度筛选主色与辅助色，生成配色方案。
工程要点
- 选择合适的色数：3-6 色通常足够（主色、点缀色、文本色等）。
- 用 Lab 色差（CIEDE2000）判断色彩相似度更接近人眼感知。
- 考虑可访问性：生成文本色时校验对比度（WCAG）并调整亮度。
示例（简要）
使用 K-means 在缩略图上聚类颜色，按像素数量排序并选取前 3 个簇中心作为候选品牌色。
实践提示
- 对渐变图片或复杂纹理，先做超分辨率或局部采样以避免噪声主导结果。
- 为模板提供备选配色和对比度优化，支持手工调整。
结论
品牌色自动化有助于规模化模板生成，但建议结合可编辑的人工校准流程和可访问性校验，确保生成的配色既美观又可读。