图像颜色分布
分析图片的颜色构成，分经典版和感知版两种方式。
经典版把画面像素聚成若干颜色，按红、橙、黄、绿、蓝、紫、白、灰、黑命名，给出每种颜色的 HEX 色值、RGB 值和像素占比，并分成主色调和辅助色调，统计暖色、冷色、绿色和无彩色各占多少。同名颜色会合并，所以每张图至多列出 9 种颜色；占比不足 2% 的颜色不列出。
感知版按人眼观感估计红、橙、黄、绿、蓝、紫、粉、棕、白、灰、黑 11 类颜色的占比，按视觉上的显眼程度计，不按像素面积。另外给出冷暖、明亮、饱和、轻重、高级感、年代感、和谐感等 14 项色彩感受评分，并归出主色系、调性流派（如莫兰迪、马卡龙、日系胶片）、明暗调性、冷暖倾向、饱和度档位，每张图附一句色彩风格概括。感知版不给出具体色值。
V2 模型：更符合人类视觉感知
传统颜色分布工具通过算法提取图片的 HEX 色值并统计像素占比，但像素数据与人类感知存在根本性断层——同一个 #8B7355 在不同图片里给人的感受截然不同。
本工具改用视觉语言模型从人类感官角度分析图片，输出 11 维色相分布、14 维感知雷达 与 5 轴风格分类，让颜色数据真正可比较、可检索、可聚类，彻底解决【算法觉得像、人眼觉得完全不同】的核心矛盾。
14 维感知雷达：冷暖感、明亮感、饱和感、轻重感、纯净感、情绪张力、高级感、自然感、年代感、柔和感、对比度、复杂度、主色支配、和谐感
5 轴风格分类：色相、调性流派、明暗调性、冷暖倾向、饱和度档位
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