Tirando a subjetividade de análises de cores: como utilizar clusterização para agrupar
Se duas pessoas forem encarregadas de separar uma série de tons em dois grupos de cores, azuis e verdes, elas colocariam os mesmos tons nos mesmos grupos? Provavelmente não. Isso porque a percepção de cores pelo ser humano é algo bastante subjetiva e varia de pessoa para pessoa: o que uma pessoa considera um tom de verde, outra pessoa pode considerar um tom de azul. Consequentemente, apesar de parecer simples, a tarefa de agrupar cores pode acabar se tornando bastante complexa.
Além de questões culturais, alguns processos do próprio corpo humano acabam influenciando no modo que enxergamos as cores. Por exemplo, tendemos a assemelhar a cor de uma imagem com as cores dos objetos que a cercam e, dessa forma, acabamos percebendo cores idênticas como se fossem diferentes.
Além disso, o processo evolutivo do ser humano fez com que nosso cérebro tenha um mecanismo que tenta descontar os efeitos de fontes de luz (às vezes mais azulada, às vezes mais amarelada) para tentar chegar a uma cor “verdadeira”.
Mas como cientista de dados, podemos diminuir a subjetividade e tornar o processo de agrupamento de cores mais eficaz e menos manual seguindo alguns passos.
Passo 1: Representando as cores de forma numérica
Há diversas formas de representar cores numericamente. Uma das formas mais comuns são as representações RGB e HEX que são baseadas em como as cores são geradas em monitores. O RGB é composto de três valores que vão dizer a quantidade vermelho (Red), verde (Green) e azul (Blue) que vão compor uma cor. Já o HEX é uma “abreviação” que resume os valores de RGB em apenas seis dígitos usando o sistema hexadecimal.
Porém, optamos por usar a representação CIELAB, mais conhecida por L*a*b*. Essa representação é mais consistente com a forma que o olho humano percebe as cores e é o padrão usado em equipamentos da indústria e em laboratórios. Na representação L*a*b*, as cores são representadas por três valores:
- L*: indica a luminosidade
- a*: indica a variação entre vermelho e verde
- b*: indica a variação entre amarelo e azul
Dessa forma, conseguimos plotar as todas as cores que temos em um espaço tridimensional.
Passo 2: Definindo os grupos de cores
Com os valores L*a*b* das cores em mãos, precisamos decidir em quantos e quais grupos queremos agrupar essas cores. Para cada objetivo, teremos grupos de cores diferentes, como por exemplo:
- Para agrupar cores de vinhos podemos ter 3 grupos: Vinhos brancos, Rosés e Tintos.
- Para agrupar cores de cabelos podemos ter 5 grupos: Loiros, Castanhos, Pretos, Ruivos e Grisalhos.
Com os grupos decididos, devemos escolher manualmente algumas cores que representam cada um dos grupos, são essas cores que usaremos como base para classificar as outras. Utilizando os valores de L*a*b* desses representantes, podemos calcular os valores que correspondem à cor centróide de cada um dos grupos. Aqui, o centróide nada mais é que o ponto com os valores médios de L*a*b* dos representantes escolhidos para o grupo. Desta forma, cada grupo de cor terá um valor de L*a*b* que o representa. Ou seja, se estivermos trabalhando com cores de cabelo, teremos 5 valores de L*a*b* centróides, um para cada grupo (Loiros, Castanhos, Pretos, Ruivos e Grisalhos).
Passo 3: Classificando as cores usando clusterização
Por fim, para classificar todas as cores nos grupos, podemos usar um modelo de clusterização. Existem diversas metodologias de clusterização (K-means, clusterização hierárquica, DBSCAN, GMM, entre outros). A abordagem escolhida foi o K-means.
No algoritmo de clusterização K-means, definimos o número de clusters desejados (K) e o algoritmo irá calcular os centróides ótimos de cada cluster e classificar cada ponto baseado no centróide mais próximo.
No nosso caso, já sabemos de antemão quantos grupos temos e quais são seus centróides. Então temos que “forçar” o algoritmo a usar os centróides que calculamos para cada grupo de cor. Dessa forma, toda vez que usarmos o modelo para categorizar uma cor, essa cor será categorizada com base nos grupos que criamos no passo anterior.
Para fazer isso no python, podemos utilizar a função KMeans do pacote scikit-learn. Para forçar os centróides a serem os que decidimos, basta treinar o modelo somente com os valores dos centróides e setar o número de clusters para o número de centróides. Por exemplo, usando os grupos de cores de cabelos (Loiros, Castanhos, Pretos, Ruivos e Grisalhos), nosso número de clusters (K) seria 5 e o modelo seria treinado somente com os 5 centróides calculados no passo 2.
from sklearn.cluster import KMeans
X = centroides
y = cores
N_CLUSTERS = len(centroides)
kmeans = KMeans(n_clusters=N_CLUSTERS, random_state=0).fit(X)Após treinar o modelo, podemos fazer a predição para todas as cores, e conseguimos classificar todas em algum grupo, eliminando a arbitrariedade da classificação.
# Classificando as cores nos grupos
pred_cores = kmeans.predict(y)Utilizando um processo simples de Data Science, conseguimos classificar um grande volume de cores de forma rápida, eliminando as incertezas e complicações que a percepção humana traz ;)
