Palette Walk
一个开源本地Python工具，利用K-means聚类算法从图片中提取主色并生成可打印的户外观察卡片，强调本地运行、无需API密钥、保护用户隐私
时间轴 (近 90 天)
Palette Walk 使用 Python 配合 scikit-learn 的 K-means 聚类从一张图片中提取主色，并为每个色块配上一句固定的观察提示
Palette Walk 是为 Hacktoberfest 开源 AI 挑战赛 Week 1「Touch Grass」提交的小型本地原型
该原型借助 AI 编码代理构建，于 2026 年 10 月 11 日完成并测试
Palette Walk 的 K-means 算法在至多 4096 个采样 RGB 像素上拟合最多三个聚类来输出图片主色
Palette Walk 不使用生成式模型，观察提示全是固定文本，分析过程完全在本地完成，不会把图片发送到任何服务
Palette Walk 初次安装依赖需要联网，之后的分析即可离线运行，不会加载任何序列化模型
Palette Walk 生成的卡片不包含源图像、文件名、EXIF 信息或位置数据
图像缩放时使用双线性或双三次插值会对周围像素加权平均，在边界处产生源图像中不存在的中间色，导致 K-means 聚出错误主色，改用最近邻采样可避免此问题
Palette Walk 提供的在线演示卡片只是预先计算好的输出，并不是浏览器端的实时图片分析器
Palette Walk 目前有五项有界测试通过，覆盖已知颜色、源色保留、卡片隐私、单色输入、透明输入、字节上限和颜色标签
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全部知识事实 (13)
Palette Walk 是为 Hacktoberfest 开源 AI 挑战赛 Week 1「Touch Grass」提交的小型本地原型
60%待验证选择 K=3 将任何图片归纳成三个主色，既降低计算量也让卡片保持简洁；4096 像素采样上限是精度与速度之间的经验性折中
50%待验证Palette Walk 使用 Python 配合 scikit-learn 的 K-means 聚类从一张图片中提取主色，并为每个色块配上一句固定的观察提示
50%待验证Palette Walk 的 K-means 算法在至多 4096 个采样 RGB 像素上拟合最多三个聚类来输出图片主色
50%待验证Palette Walk 不使用生成式模型，观察提示全是固定文本，分析过程完全在本地完成，不会把图片发送到任何服务
50%待验证Palette Walk 初次安装依赖需要联网，之后的分析即可离线运行，不会加载任何序列化模型
50%待验证Palette Walk 生成的卡片不包含源图像、文件名、EXIF 信息或位置数据
50%待验证图像缩放时使用双线性或双三次插值会对周围像素加权平均，在边界处产生源图像中不存在的中间色，导致 K-means 聚出错误主色，改用最近邻采样可避免此问题
50%待验证Palette Walk 提供的在线演示卡片只是预先计算好的输出，并不是浏览器端的实时图片分析器
50%待验证Palette Walk 目前有五项有界测试通过，覆盖已知颜色、源色保留、卡片隐私、单色输入、透明输入、字节上限和颜色标签
50%待验证Palette Walk 尚未进行任何户外真实用户试用，演示用的是一张原创几何插画而非真实散步拍摄的照片
50%待验证Palette Walk 的工具不识别任何物体或物种，也不评估路线、天气或户外安全，测试无法证明其在真实照片上的表现
50%待验证该原型借助 AI 编码代理构建，于 2026 年 10 月 11 日完成并测试
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