pseudoCode.txt

필요한 라이브러리 import

PIL을 이용해 분석에 사용할 이미지 불러오기
k 값 정의
픽셀 수, 행의 수, 열의 수, floor 저장
이미지를 2차원 배열로 변환

K_Means 클래스
    생성자(k, 2차원 배열, row, col)
        k-means clustering에 필요한 배열들 정의
        색상의 개수 저장할 배열들 정의
        색상의 세부 이름 저장하고 있는 배열들 정의
        세부 색상의 시작값 저장하고 있는 배열들 정의
        세부 색상의 끝값 저장하고 있는 배열들 정의
        엑셀 파일로 저장하기 위해 필요한 배열들 정의

        0부터 픽셀의 개수 중 랜덤한 k개의 정수를 tmp 배열에 저장
        for i = 0 to k-1 do
            중심점의 값 저장하는 배열 = 데이터[tmp[i]]
        endfor

    클러스터링(클러스터링 횟수)
        for _ = 0 to 클러스터링 횟수-1 do
            for i = 0 to 픽셀 개수-1 do
                for j = 0 to k-1 do
                    중심점으로부터 각 픽셀의 거리 = 중심점과 각 픽셀 간의 유클리디안 거리
                endfor
                픽셀이 속하는 클러스터 = 가장 거리가 짧은 중심점의 번호
            endfor
            
            for i = 0 to k-1 do
                군집의 모든 rgb 값의 평균으로 중심점 설정 -> rgb 값만 변경하고 중심점의 좌표를 갱신하지 않기 때문에 오류 발생
            endfor
        endfor
    
    양자화()
        for i = 0 to 픽셀 개수-1 do
            for j = 0 to k-1 do
                각 픽셀들의 값을 속하는 클러스터의 중심점의 값으로 치환
            endfor
        endfor

    RGB를 HSV로 변환()
        공식에 따라 RGB를 HSV로 변환
        각 h, s, v 배열에 저장

    RGB를 HSV로 변환 후 return()
        똑같은 공식을 사용해 변환
        각 h, s, v 배열에 저장
        return h, s, v

    색의 결과값 저장()
        if 색상을 저장하는 배열의 값 == 기본 값 then
            색의 소분류 결과 저장
            색의 대분류 카운트 1 증가
            색의 소분류 카운트 1 증가
        endif
        return 세부 색상

    색 소분류(전체 데이터에서의 인덱스, 색 대분류 번호)
        for i = 0 to 색 대분류 개수-1 do
            if 인덱스의 h 값 > 색상의 i번째 start color and 인덱스의 h 값 <= 색상의 i번째 end color then
                return 색의 결과값 저장(인덱스, 색 대분류 번호, i)
            endif
            if 색 대분류 번호 == 0 and 색상의 i번째 start color == 1 then
                return 색의 결과값 저장(인덱스, 색 대분류 번호, 1)
            endif

    색 대분류(전체 데이터에서의 인덱스)
        if 인덱스의 값 < cyan start color then
            if 인덱스의 값 < yellow start color then
                if 인덱스의 값 < oragne start color then
                    return 색 소분류(인덱스, 0)
                else
                    return 색 소분류(인덱스, 1)
                endif
            else
                if 인덱스의 값 < green start color then
                    if 인덱스의 값 < lightGreen start color then
                        return 색 소분류(인덱스, 2)
                    else
                        return 색 소분류(인덱스, 3)
                    endif
                else
                    return 색 소분류(인덱스, 4)
                endif
            endif
        else
            if 인덱스의 값 < indigo start color then
                if 인덱스의 값 < blue start color then
                    return 색 소분류(인덱스, 5)
                else
                    return 색 소분류(인덱스, 6)
                endif
            else
                if 인덱스의 값 < magenta start color then
                    return 색 소분류(인덱스, 7)
                else
                    if 인덱스의 값 < magenta end color then
                        return 색 소분류(인덱스, 8)
                    else
                        return 색 소분류(인덱스, 0)
                    endif
                endif
            endif
        endif

    색 분류()
        for 인덱스 = 0 to 픽셀의 개수-1 do
            if 인덱스의 s < 20 and 인덱스의 v <= 20 and 인덱스의 v >= 0 then
                색의 결과값 저장(인덱스, 9, 0)
            endif

            if 인덱스의 s >= 0 and 인덱스의 s < 4 and 인덱스의 v > 20 and 인덱스의 v <= 90 then
                색의 결과값 저장(인덱스, 10, 0)
            endif
            if 인덱스의 s >= 4 and 인덱스의 s < 8 and 인덱스의 v > 20 and 인덱스의 v <= 70 then
                색의 결과값 저장(인덱스, 10, 0)
            endif
            if 인덱스의 s >= 8 and 인덱스의 s < 12 and 인덱스의 v > 20 and 인덱스의 v <= 50 then
                색의 결과값 저장(인덱스, 10, 0)
            endif
            if 인덱스의 s >= 12 and 인덱스의 s < 16 and 인덱스의 v > 20 and 인덱스의 v <= 30 then
                색의 결과값 저장(인덱스, 10, 0)
            endif

            if 인덱스의 s >= 0 and 인덱스의 s < 4 and 인덱스의 v > 90 and 인덱스의 v <=100 then
                색의 결과값 저장(인덱스, 11, 0)
            endif

            색 대분류(인덱스)
        endfor

    엑셀을 위한 색 분류(전체 데이터에서의 인덱스)
        if 인덱스의 s < 20 and 인덱스의 v <= 20 and 인덱스의 v >= 0 then
            return "Black"
        endif

        if 인덱스의 s >= 0 and 인덱스의 s < 4 and 인덱스의 v > 20 and 인덱스의 v <= 90 then
            return "Grey"
        endif
        if 인덱스의 s >= 4 and 인덱스의 s < 8 and 인덱스의 v > 20 and 인덱스의 v <= 70 then
            return "Grey"
        endif
        if 인덱스의 s >= 8 and 인덱스의 s < 12 and 인덱스의 v > 20 and 인덱스의 v <= 50 then
            return "Grey"
        endif
        if 인덱스의 s >= 12 and 인덱스의 s < 16 and 인덱스의 v > 20 and 인덱스의 v <= 30 then
            return "Grey"
        endif

        if 인덱스의 s >= 0 and 인덱스의 s < 4 and 인덱스의 v > 90 and 인덱스의 v <=100 then
            return "White"
        endif

        엑셀을 위한 색 대분류(인덱스)

    엑셀을 위한 색 대분류(전체 데이터에서의 인덱스)
        if 인덱스의 값 < cyan start color then
            if 인덱스의 값 < yellow start color then
                if 인덱스의 값 < oragne start color then
                    return "Red"
                else
                    return "Oragne"
                endif
            else
                if 인덱스의 값 < green start color then
                    if 인덱스의 값 < lightGreen start color then
                        return "Yellow"
                    else
                        return "LightGreen"
                    endif
                else
                    return "Green"
                endif
            endif
        else
            if 인덱스의 값 < indigo start color then
                if 인덱스의 값 < blue start color then
                    return "Cyan"
                else
                    return "Blue"
                endif
            else
                if 인덱스의 값 < magenta start color then
                    return "Indigo"
                else
                    if 인덱스의 값 < magenta end color then
                        return "Magenta"
                    else
                        return "Red"
                    endif
                endif
            endif
        endif

    엑셀을 위한 색 소분류(전체 데이터에서의 인덱스)
        if 인덱스의 s < 20 and 인덱스의 v <= 20 and 인덱스의 v >= 0 then
            색의 결과값 저장(인덱스, 9, 0)
        endif

        if 인덱스의 s >= 0 and 인덱스의 s < 4 and 인덱스의 v > 20 and 인덱스의 v <= 90 then
            return "Black"
        endif
        if 인덱스의 s >= 4 and 인덱스의 s < 8 and 인덱스의 v > 20 and 인덱스의 v <= 70 then
            return "Grey"
        endif
        if 인덱스의 s >= 8 and 인덱스의 s < 12 and 인덱스의 v > 20 and 인덱스의 v <= 50 then
            return "Grey"
        endif
        if 인덱스의 s >= 12 and 인덱스의 s < 16 and 인덱스의 v > 20 and 인덱스의 v <= 30 then
            return "Grey"
        endif

        if 인덱스의 s >= 0 and 인덱스의 s < 4 and 인덱스의 v > 90 and 인덱스의 v <=100 then
            return "White"
        endif

        색 대분류(인덱스)

    엑셀로 저장()
        for i = 0 to k-1 do
            RGB, HSV, 이미지 아이디, 대분류 색상, 소분류 색상, 픽셀 개수, 픽셀의 비율 저장
        endfor

        for i = 0 to 색 대분류 개수-1 do
            for j = 0 to k-1 do
                if i번째 대분류 색 == j번째 대분류 색 then
                    대표 색상 카운트 증가
                endif
            endfor
        endfor

        비교하기 위한 compare = 0

        for i = 0 to 색 대분류 개수-1 do
            if compare < i번째 대표 색상 카운트 then
                compare = i번째 대표 색상 카운트
            endif
        endfor

        대표색 = 대표 색상 카운트 중 가장 큰 값
        for i = 0 to k-1 do
            i번째 대표색 = 대표색
        endfor

        엑셀 데이터 = {
            'Image Id' : 이미지 id,
            'Number of K' : k 값,
            'RGB' : rgb 값,
            'HSV' : hsv 값,
            'Big Color' : 대분류 색,
            'Small Color' : 소분류 색,
            'Pixel Count' : 픽셀 개수,
            'Sum of Every Pixel' : 픽셀 전체 개수,
            'Pixel Ratio' : 해당 색의 픽셀 비율,
            'Most Color' : 대표색
        }

        엑셀 데이터를 데이터프레임으로 변환

        파일 이름 = "날짜.xlsx"
        if 파일이름이 존재하지 않음 then
            파일 새로 작성(sheet_name=sheetName)
        else   
            기존 파일에 작성(sheet_name=sheetName, startcol=0, startrow=write.sheets[sheetName])
        endif

    RGB, HSV 값을 텍스트로 저장()
        각 값을 텍스트로 저장

    이미지 띄우기()
        데이터를 원본 이미지의 shape으로 변환
        이미지.show()

객체 = K_Means(k 값, data, row, col)
객체에 대한 클러스터링
객체에 대한 양자화
객체의 RGB를 HSV로 변환
객체의 색상 분류
객체를 엑셀로 저장
객체의 이미지 띄우기